基于对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策方法

首先定义了对偶犹豫模糊语言变量,然后给出其运算规则、得分值函数、精确值函数、比较规则以及对偶犹豫模糊语言变量的加权算术平均算子、有序加权算术平均算子和混合平均算子。针对属性值为对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于对偶犹豫模糊语言变量集结算子的多属性决策方法。最后,结合国家电网公司合作单位选择问题,验证了该方法的有效性和可行性。     

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。     

图犹豫模糊Power Heronian平均算子及其在多属性决策中应用

针对需要同时考虑属性关联性及整体均衡性多属性决策问题,联合图犹豫模糊集对于不确定信息的表达优势,提出一种基于图犹豫模糊Power Heronian平均算子的多属性决策方法。首先,给出图犹豫模糊数的得分函数、精确函数及距离公式;在此基础上,提出图犹豫模糊Power Heronian平均算子和图犹豫模糊Power加权Heronian平均算子;最后,将所提算子应用于多属性决策问题中,验证所提算子的有效性和可行性。     

广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子在多属性决策中的应用

在对偶犹豫模糊语言集、概率对偶犹豫模糊集和广义幂集结算子的基础上,研究了在概率对偶犹豫模糊语言环境下的广义幂集结算子问题。首先,给出了概率对偶犹豫模糊语言集的定义、运算规则、得分函数、精确函数、距离测度、熵。然后,定义了广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子,并研究其具有的性质。其次,提出了一种决策方法来解决集结数据之间存在相互关系的概率对偶犹豫模糊语言多属性决策问题。最后,结合相关案例验证了该方法的有效性和可行性。     

直觉不确定语言Frank集结算子及其应用

基于直觉不确定语言变量和Frank算子,提出了直觉不确定语言Frank集结算子的概念,给出了直觉不确定语言Frank集结算子的运算规则、期望函数、大小比较方法;定义了直觉不确定语言Frank加权算术平均算子、加权几何平均算子、有序加权算术平均算子、有序加权几何平均算子、广义加权平均算子以及算子具有的幂等性、单调性、有界性等性质.并基于这些算子提出两种属性权重确知且属性值以直觉不确定语言形式给出的决策方法,最后通过实例验证了方法的可行性.     

中智犹豫模糊语言Frank Power集结算子及其应用

研究了中智犹豫模糊环境下属性之间和决策者之间存在支撑关系的多属性群决策问题,提出了基于中智犹豫模糊语言Frank Power集结算子的多属性群决策方法。首先,给出了中智犹豫模糊语言集的概念,定义了其运算法则、比较函数和距离公式。其次,引入Frank运算,设计了中智犹豫模糊语言Frank运算的表达式,探讨了运算法则之间的关系。然后,提出了中智犹豫模糊语言Frank Power平均(NHFLFPA)算子和中智犹豫模糊语言Frank Power几何(NHFLFPG)算子,研究了其性质和特殊情况。最后,通过实例验证新算子的有效性和可行性。     

不确定区间隶属度语言变量及其应用

基于不确定语言变量和区间模糊数,提出了不确定区间隶属度语言变量的概念,定义了不确定区间隶属度语言变量的运算规则、大小比较方法,给出了不确定区间隶属度语言变量的加权算术平均算子、加权几何平均算子及其相应性质,并将这些算子应用于属性权重确知且属性值以不确定区间隶属度语言变量形式给出的不确定多属性群决策问题中,通过示例验证了基于不确定区间隶属度语言变量信息的多属性群决策方法的有效性和可行性。     

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。并讨论了其相应的运算定理。其次,构建犹豫三角模糊语言集的得分函数,并给出犹豫三角模糊语言集的排序方法。最后,提出了基于HTFLPA算子和HTFLPG算子的犹豫三角模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证。     

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。     

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。     

毕达哥拉斯犹豫模糊集

通过将犹豫模糊集与毕达哥拉斯模糊集相结合,提出毕达哥拉斯犹豫模糊集的概念,定义毕达哥拉斯犹豫模糊数的运算,研究其运算性质,并定义其得分函数实现毕达哥拉斯犹豫模糊数的大小比较。然后,提出毕达哥拉斯犹豫模糊数的加权算术平均算子和加权几何平均算子,并研究它们的性质。最后,给出一种基于毕达哥拉斯犹豫模糊信息的决策方法,并通过算例说明其可行性与有效性。     

不确定隶属度语言Einstein算子及其应用

在不确定隶属度语言变量和Einstein算子的基础上,提出了一种新的算子—不确定隶属度语言Einstein算子,并将其应用到多属性群决策中.首先定义了不确定隶属度语言Einstein算子的概念、相应的运算规则、大小比较方法.之后提出了几种新的不确定隶属度语言Einstein算子,比如:不确定隶属度语言Einstein加权算术平均算子(UMLEWA)、不确定隶属度语言Einstein加权几何平均算子(UMLEWG)、不确定隶属度语言Einstein有序加权算术平均算子(UMLEOWA)、不确定隶属度语言Einstein有序加权几何平均算子(UMLEOWG)、广义不确定隶属度语言Einstein加权算术平均算子(GUMLEWA)、广义不确定隶属度语言Einstein加权几何平均算子(GUMLEWG),以及算子的相应性质(幂等性,有界性,单调性),并证明了性质的正确性.其次在不确定隶属度语言Einstein加权算术平均算子(UMLEWA)和不确定隶属度语言Einstein加权几何平均算子(UMLEWG)基础上,提出了两种不同的方法来处理多属性群决策问题,并给出了具体的群决策步骤.最后,通过实例验证了所提方法的有效性和可行性.     

基于对偶犹豫模糊集的多属性决策方法

基于对偶犹豫模糊集的定义,首先由对偶犹豫模糊集距离测度的定义,给出了对偶犹豫模糊集的Hamming距离测度公式。其次给出了一个最优化模型来计算完全未知的属性权重。最后提出了以便用来度量两个对偶犹豫模糊信息之间相关关系的相关系数,并给出定义和加权相关系数计算公式,使决策运算更快捷有效。由此提出一种属性权重完全未知的模糊多属性决策方法,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性。     

区间犹豫模糊集成算子及其在多属性决策中的应用

针对属性值为区间犹豫模糊元且属性间存在相互关联的多属性决策问题,提出一种基于区间犹豫模糊Heronian平均算子的多属性决策方法。首先,给出了区间犹豫模糊元的定义及运算法则;然后,提出了区间犹豫模糊Heronian平均算子和区间犹豫模糊几何Heronian平均算子,并探讨了它们的特性;在此基础上,考虑到各属性的不同重要性,定义了区间犹豫模糊加权Heronian平均算子和区间犹豫模糊加权几何Heronian平均算子;最后,将区间犹豫模糊加权Heronian平均算子应用于多属性决策问题中,验证了所提算子的有效性和可行性。     

Pythagorean犹豫模糊语言Maclaurin集结算子及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集、直觉模糊语言集和Maclaurin对称平均算子研究了属性间关联关系的Pythagorean犹豫模糊语言多属性决策问题。首先,定义了Pythagorean犹豫模糊语言集,并提出了Pythagorean犹豫模糊语言数的运算法则、得分函数及其精确函数。然后,根据Pythagorean犹豫模糊语言集和Maclaurin对称平均算子提出Pythagorean犹豫模糊语言Maclaurin集结算子。最后,根据Pythagorean犹豫模糊语言Maclaurin集结算子构建能够解决属性之间存在相关关系的多属性决策模型,并通过案例验证了该模型的有效性。     

犹豫正态模糊优先集成算子及其在城市综合评估中的应用

犹豫正态模糊数综合了正态模糊数的分布规律和犹豫模糊集的不确定性,在决策问题中有很大的作用。在某些问题上,方案的属性间往往有优先关系,针对此类信息的集成问题,本文提出了准则间具有优先关系的犹豫正态模糊优先加权平均算子、犹豫正态模糊优先加权几何平均算子,并讨论了这些算子的性质。在此基础上,提出了一种基于犹豫正态模糊优先集成算子的群决策方法,最后通过实例分析说明了该算子的有效性和可行性。     

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。     

基于全序关系与A-DHFHW算子的DHFMAGDM方法及其应用

研究专家权重未知的对偶犹豫模糊多属性群决策问题.以记分函数和精确度函数为基础,引入广义距离测度,定义一种对偶犹豫模糊数的全序关系.而后,为克服现存算子的不足,定义新的Hamacher运算法则,并提出改进的对偶犹豫模糊Hamacher加权(A-DHFHW)算子,分析算子与参数的内在关系.为获取专家的客观权重,基于距离测度定义群共识测度,建立以最大化群共识测度为目标的权重优化模型.进一步地,基于全序关系、权重优化模型以及A-DHFHW算子提出一种新的群决策方法.通过解决大数据分析平台的评价问题验证所提方法的有效性和实用性,并分析参数对决策结果的影响.     

广义对偶犹豫模糊软集及其在决策中的应用

犹豫模糊软集作为一种处理不确定问题的工具受到了广泛关注。本文将广义模糊软集与对偶犹豫模糊集相结合,提出了广义对偶犹豫模糊软集的概念,给出了广义对偶犹豫模糊软集的交、并、补、“且”、“或”运算的概念,并基于这些概念研究其若干相关性质。此外,定义了广义对偶犹豫模糊软集的信息能量、相关性和相关系数的概念并讨论了它的性质。最后,给出了基于广义对偶犹豫模糊软集的多属性决策方法,并通过实例说明了该方法的的可行性和有效性。     

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.