犹豫模糊语言距离测度及其在多属性决策中的应用

针对现有犹豫模糊语言距离测度存在不满足直递性、改变了原始决策信息、忽略了犹豫度差异等方面的问题，提出了一系列更为合理的新型犹豫模糊语言距离测度方法。首先，对现有犹豫模糊语言距离测度的局限性进行了枚举和分析。其次，给出了犹豫模糊语言犹豫度的定义，分别提出了犹豫模糊语言集的Euclidean距离、Hamming距离、Hamming-Hausdorff距离、Euclidean-Hausdorff距离以及它们的广义形式、加权形式和广义加权形式等一系列新型犹豫模糊语言距离测度，并对新型犹豫模糊语言距离测度的相关性质和定理进行了证明。在此基础上，提出了一种基于新型犹豫模糊语言距离测度和离差最大化的多属性决策方法。最后，通过具体算例和对比分析验证了新型犹豫模糊语言距离测度和多属性决策方法的可行性和有效性。     

犹豫模糊动态灰靶决策方法

针对属性权重及阶段权重完全未知的犹豫模糊动态多属性决策问题,提出一种考虑决策信息无量纲化的动态决策方法.首先,基于变异系数提出一种新的决策群体分歧度.并基于这种分歧度建立属性权重确定模型;其次,根据数据的平均年龄及各阶段决策信息间相关关系,提出一种阶段权重确定方法.然后,将灰靶决策方法推广到犹豫模糊环境下,并基于模糊聚类算法思想对方案进行排序.最后,给出算例说明方法可行性.     

基于多目标属性权重优化的犹豫模糊语言TOPSIS决策方法

犹豫模糊语言术语集作为一种有效的信息表达形式,能够很好的反映出人们的定性且犹豫的决策信息。传统的距离测度会导致犹豫模糊语言信息的流失,因此,本文首先提出了一种新的犹豫模糊语言距离测度,并研究了该距离测度的性质。其次,针对属性权重完全未知的犹豫模糊语言多属性决策问题,考虑方案和属性两个层面,构建了多目标优化的属性权重确定模型。进而,基于多目标权重优化模型和犹豫模糊语言距离测度,提出了一种改进的犹豫模糊语言TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的实用性和有效性,并进行了灵敏度和比较分析。     

基于前景理论的三角犹豫模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知,属性值为三角犹豫模糊元的多属性决策问题,提出一种基于前景理论和模糊结构元的决策分析方法。首先,基于模糊结构元理论,定义三角犹豫模糊元的结构元形式和海明距离公式,并通过求解属性间距离离差最大化的优化模型确定权重。其次,依据前景理论,分别以正负理想点作为决策参照点,构建收益矩阵和损失矩阵。在此基础上,应用TOPSIS方法计算各备选方案的相对贴近度,并依据相对贴近度的大小实现备选方案排序。最后,通过算例验证方法是有效和可行的。     

基于区间直觉犹豫模糊集VIKOR扩展方法的突发公共事件处置方案决策模型

处理突发公共事件时,要对应急处里方案进行评估决策,其本质是一个多准则群决策问题,专家组在决策过程中存在一定犹豫度。本文提出应急处置方案评估标准体系,在区间直觉犹豫模糊理论基础上建立应急处置方案评估模型。通过最大化团队自信程度确定专家权重,提出调整型区间直觉犹豫模糊加权平均算子集成决策者意见,基于VIKOR扩展方法对应急处置方案进行排序,并通过算例验证模型的可行性和有效性。该模型在整个应急处置方案决策过程中始终保证决策信息为区间直觉犹豫模糊元,既控制了计算和表达复杂度,又避免了群体决策信息流失。     

一种基于梯形模糊语言变量的多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值以梯形模糊语言变量形式给出的多属性决策问题,提出了一种扩展的VIKOR决策方法。首先介绍了梯形模糊语言变量的概念、运算法则,提出了梯形模糊语言变量值之间的距离公式,并进行了证明。在此基础上利用离差最大化方法确定了属性指标权重,并建立了基于梯形模糊语言变量的扩展VIKOR方法,给出了决策步骤。最后,通过一个算例说明该方法的有效性。     

基于犹豫模糊语言的多准则决策理论与方法综述

犹豫模糊语言在描述不确定信息、体现决策偏好等方面具有优势。基于犹豫模糊语言的多准则决策理论与方法逐渐成为了研究热点,学者们从不同方面对此展开了研究。通过对犹豫模糊语言信息的相关概念、集成算子、相关测度、优序关系、有限理性及应用领域进行综述,了解目前基于犹豫模糊语言的多准则决策理论与方法的研究成果,并对犹豫模糊语言多准则决策研究的未来发展作出展望。     

犹豫模糊语言幂均算子及其在群决策中的应用

犹豫模糊语言术语集用以描述专家给出语言评价时表现出犹豫的情形.文章针对专家权重未知的犹豫模糊多属性群决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言幂均算子的群决策方法.首先定义了犹豫模糊虚拟术语集,犹豫模糊虚拟术语集上的距离和幂均算子,然后建立一种专家间信息相互支持的犹豫模糊群决策方法.该方法将专家给出的语言评价信息转化为犹豫模糊虚拟术语集,用犹豫模糊虚拟术语集上的幂均算子构建群决策矩阵,并用基于TOPSIS的方法对方案进行排序和择优.最后通过实例说明了所提方法的实用性和有效性.     

基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法

当决策者在给出语言评价信息而表示出犹豫时,决策信息更适合用犹豫模糊语言术语集表达。为了减少语言决策过程中信息的丢失,得到较精准的评价结果,本文提出基于二元语义的犹豫模糊语言决策方法。首先定义了犹豫模糊二元语义集、犹豫模糊二元语义集的均值函数、方差函数及其集结算子,然后用集结算子求出各方案的综合评价值,通过犹豫模糊二元语义的均值函数和方差函数确定方案排序。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于双边犹豫模糊非均衡语言优先集成算子的应急响应预案评估方法

在应用多属性决策理论求解应急响应预案评估问题时,问题结构的复杂性往往使决策者评价信息存在高度不确定性且属性相对重要性仅能以优先级关系来表征。为此,本文首先提出了双边犹豫模糊非均衡语言集这种新型信息形式以使决策者能够灵活有效的表征复杂评价信息,并定义了运算法则、熵和距离测度;其次,基于熵测度开发了双边犹豫模糊非均衡语言优先加权集成算子,并构建了能够考虑属性优先关系的多属性决策方法;进一步针对属性相对重要性不能由定性分析获得的情况,设计了客观权重确定方法,并构建了另一种更具实际灵活性的VIKOR决策方法;最后,实例研究表明了方法的有效性与优势。     

基于AFS拓扑和AFCM的模糊聚类分析

在分析AFS方法和AFCM算法的基础上,设计了一个新的模糊聚类算法.它首先应用AFS拓扑理论计算得到数据的相对距离,然后将相对距离应用于改进后的AFCM算法中,并进行了聚类实验.实验结果证明这样的聚类算法优于传统的HCM、FCM聚类算法,而且该方法能应用于含有布尔值或模糊概念的聚类分析中.     

一种直觉模糊多属性群决策方法及其在群决策中的应用

对以直觉模糊数形式表示的信息和属性权重完全未知的多属性群决策问题进行了研究.提出了一种基于熵值的直觉模糊数距离测度方法,同时对传统的比较得分函数和精确函数的直觉模糊数排序方法进行了改进,定义了一种新的排序公式;进而利用此距离度量公式,引入到基于直觉模糊数之间距离的离差最大化方法中,确定属性的权重,提出了一种基于属性权重完全未知的直觉模糊多属性群决策方法.最后,将此方法运用在ERP选型中.     

犹豫模糊语言集结算子及其在多属性群决策中的应用

犹豫模糊语言术语集是在犹豫模糊集和语言术语集的基础上,建立的一种更为合理的处理定性信息的方法。属性变量为犹豫模糊语言的群决策问题是近年来决策科学的一个研究热点,采用算子进行信息集结是解决该问题的一种有效方法。本文将幂几何算子引入到犹豫模糊语言变量环境下,定义了犹豫模糊语言加权幂几何算子、犹豫模糊语言加权幂有序几何算子、犹豫模糊语言线性加权幂有序几何算子,并探讨了它们的相关性质和特例。新算子通过综合考虑变量位置和自身重要性及相互间的支撑度,从而使决策结果更加令人信服。基于上述算子,论文还提出一种犹豫模糊语言多属性群决策方法,并通过数值案例验证方法的可行性和有效性。     

基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言信息群决策方法

针对语言术语集下标运算不封闭的问题,基于Archimedean三角模讨论了犹豫直觉模糊语言信息下的封闭运算体系。首先提出基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言集,然后给出了相应的得分函数、精确函数、排序规则和集结算子,给出一种基于Archimedean三角模的犹豫直觉模糊语言信息的群决策方法,最后用一个实例说明了方法的有效性和优越性。     

基于Hamacher算子的对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言多属性决策方法

针对对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言信息的多属性决策问题,提出了一种基于Hamacher算子的多属性决策方法。首先,给出了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言集的定义和得分函数。然后,基于Hamacher算子定义了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言变量之间的运算法则。在此基础上,提出了一系列对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言Hamacher集结算子,并研究了其一般显著特征以及参数取不同值的特殊情况。最后,利用新算子给出一种解决多属性决策问题的方法,并通过算例来实现,验证了其有效性和实用性。     

基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类分析

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究课题，模糊聚类是聚类分析的一个有效手段。本文在分析AFS方法和FCM算法的基础上，设计了一个基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类算法，进行iris数据的聚类实验证明它聚类结果优于传统的FCM聚类算法，具有很好的推广性和实际应用价值。     

基于灰色关联的灰色犹豫模糊VIKOR方法

犹豫模糊集作为模糊集的最新扩展形式,有其独特的优势.在现实的犹豫模糊决策中,决策信息往往是不确定的灰信息,因此所提出的灰色犹豫模糊集合(GHFS),即属于对犹豫模糊集的扩展,更属于灰集的一个特殊分支,拓展了灰色系统的应用领域.还给出了灰犹豫模糊元的距离计算公式,进而提出了GHFS的灰关联加权和VIKOR决策方法,最后用专业市场发展策略的算例证明了方法的有效性与实用性.     

一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题，依据传统的基于数值信息的FCM聚类算法的思路，提出了一种新的聚类分析算法。章首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题；其次给出了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理；然后给出了基于区间数多指标信息的FCM聚类算法的计算步骤。该算法的特点是聚类中心的表现形式为精确的数值，给出的两个定理说明了该聚类算法的收敛性。最后，通过给出一个算例说明了本给出的聚类算法。     

犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用

针对输入变量之间的相互影响以及评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言Heronian平均算子的多属性决策方法。由于Heronian平均(HM)算子具有能够反映输入变量之间相互关联的良好特性,在犹豫模糊语言信息环境下,提出了两种新的集成算子,即犹豫模糊语言Heronian平均(HFLHM)算子和犹豫模糊语言几何Heronian平均(HFLGHM)算子,同时研究了它们的一些特性。考虑到输入变量具有不同的重要程度,还定义了犹豫模糊语言加权Heronian平均(HFLWHM)算子和犹豫模糊语言加权几何Heronian平均(HFLWGHM)算子。最后提出了基于HFLWHM算子和HFLWGHM算子的犹豫模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证了这些算子的合理性和可行性。     

犹豫三角模糊语言Prioritized算子的多属性决策方法

针对决策信息为犹豫三角模糊语言集且属性间存在优先顺序的多属性决策问题,提出了一种基于犹豫三角模糊语言Prioritized平均(HTFLPA)算子和犹豫三角模糊语言Prioritized几何(HTFLPG)算子的决策方法.首先,基于犹豫三角模糊语言集的运算法则,定义了 HTFLPA算子和HTFLPG算子.并讨论了其相应...