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。     

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。     

基于优先加权平均算子的区间双边犹豫模糊多属性决策方法研究

为解决属性间具有优先级关系的区间双边犹豫模糊多属性决策问题,定义了区间双边犹豫模糊优先加权平均(IVDHFPWA)算子。首先允许决策者采用区间双边犹豫模糊数这种更直观的方法来表达决策信息,然后利用得分值获得具有优先关系的属性权重,并提出了IVDHFPWA算子并论证了相关性质,进而构建了一种基于IVDHFPWA算子的具有属性优先关系的多属性决策方法。最后,将方法应用在应急预案的选择中。     

区间犹豫模糊Bonferroni mean算子在多属性决策中的应用

针对在信息集成时, 需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题, 提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响, 首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子, 即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况, 定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题, 提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

直觉梯形模糊语言Frank算子及其在决策中的应用

本文在直觉梯形模糊语言集的基础上,引入了Frank算子,提出一组新的算子——直觉梯形模糊语言Frank集结算子,并将其应用到多属性决策中。首先,本文提出了直觉梯形模糊语言集Frank算子的表达式,并给出相应的运算规则。然后提出了直觉梯形模糊语言Frank加权算术平均(ITrFLFWA)算子、直觉梯形模糊语言Frank加权几何平均(ITrFLFWG)算子、直觉梯形模糊语言Frank广义加权平均(ITrFLGFWA)算子等,并证明了其具有幂等性、有界性、单调性等性质。最后,通过实例验证了直觉梯形模糊语言Frank算子可以有效解决直觉梯形模糊语言环境下的多属性决策问题。     

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。     

基于Choquet积分的区间直觉梯形模糊多属性群决策

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了基于Choquet积分理论的区间直觉梯形模糊关联平均(IVITFCA)算子.首先,基于IVITFN的运算法则和Choquet积分,定义了IVITFCA算子,并研究了该算子的相关性质.然后,提出了基于IVITFCA算子的多属性群决策方法.最后,通过供应商选择算例证明了所提方法的有效性与可行性.     

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。     

概率犹豫模糊Bonferroni平均算子及其决策应用

研究了属性值为概率犹豫模糊元的多属性决策问题。考虑到属性间的相互影响关系,提出基于Bonferroni平均算子的概率犹豫模糊多属性决策方法。首先,为避免概率犹豫模糊元运算时计算量过大的情形,提出新的运算法则。其次,定义了概率犹豫模糊Bonferroni平均算子和概率犹豫模糊几何Bonferroni平均算子,并讨论了其性质。另外,为比较概率犹豫模糊元大小,定义了概率犹豫模糊符号距离。最后,通过实例说明所提方法的应用过程。     

区间犹豫模糊ELECTRE多属性决策方法及应用

近年来,多属性决策问题一直是广大学者研究的重点,然而基于ELECTRE方法的区间犹豫模糊多属性决策问题的研究并不多见。因此,结合区间犹豫模糊集的信息表达优势和ELECTRE方法的思想,提出了一种区间犹豫模糊ELECTRE(IVHF ELECTRE)多属性决策新方法。首先构造了区间犹豫模糊决策矩阵,引入得分函数和可能度的概念,构造属性优势集和属性劣势集。然后通过设定阈值得到综合优先判定矩阵,从而得到各方案间的优先顺序。为了进一步得到各方案的整体排序,引入TOPSIS方法,通过计算各方案与正负理想点的相对距离来构造综合优先矩阵,从而得到各方案的总体排序。最后通过具体实例验证了该方法的可行性和合理性。     

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。     

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。     

基于交叉熵和Shapley值的犹豫模糊多属性决策方法

针对属性值以犹豫模糊集形式给出的多属性决策问题,将Shapley理论和模糊测度进行结合,提出了两种更加能全面融合信息的诱导型广义犹豫模糊混合Shapley平均(I-GHFHSA)算子和诱导型广义犹豫模糊混合Shapley几何(I-GHFHSG)算子,同时详细研究了它们的相关特性。这两种算子综合考虑了数据不同组合的重要性、数据间的关联性,以及数据位置之间的相互依赖性。考虑到有时会存在属性权重以及数据位置权重未知的多属性决策问题,将交叉熵理论和Shapley函数进行结合,建立了最优模糊测度确定模型。最后提出了一种基于I-GHFHSA算子和I-GHFHSG算子的犹豫模糊多属性决策方法,并通过实际案例验证了其可行性和合理性。     

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。     

诱导型广义Pythagorean模糊Choquet积分算子及群决策应用

主要目的研究决策信息为Pythagorean模糊数,决策属性间存在相互关联的多属性群决策问题。首先,基于Pythagorean模糊数运算和Choquet积分,提出了诱导型广义Pythagorean模糊Choquet积分(I-GPFCI)算子。然后,探讨了I-GPFCI算子的相关性质及一些特例,并给出了基于I-GPFCI算子的多属性群决策方法。最后,通过算例分析说明I-GPFCI算子在群决策应用中的有效性和可行性。     

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。     

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。     

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。