基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策

针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法。首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic linguistic term set, PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息。同时,从认知科学的角度考虑由部门跨领域及专业偏好等特点造成的证据不确信问题,对证据折扣系数表达式进行改进,构建基于概率语言赋权交叉熵的Mass函数。然后,利用递归算法对多部门多指标形成的证据信息进行合成,得到各方案的综合评估信息。最后,通过算例分析验证了方法的有效性和实用性。     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

具有语言评价信息的指派问题的求解方法

针对解决具有语言评价信息的多目标指派问题，提出了一种新的求解方法．该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算．首先，将专家给出的具有语言评价信息的效率矩阵转化为二元语义形式，然后采用二元语义集结算子计算得到综合效率矩阵，通过建立指派问题数学模型并根据二元语义自身特点借助传统指派问题的求解方法得到最优解．该方法具有计算简单和语言信息处理结果准确等特点．最后给出了一个算例．     

一种基于语言集结算子的语言多指标决策方法

针对一类指标值和指标权重值均为语言评价信息的多指标决策问题，给出了一种决策分析方法。首先．为了便于语言指标值和语言指标权重值的集结运算，定义了一种扩展的语言有序加权平均（ELOWA）算子，并进行了该算子的性质分析；然后．依据ELOWA算子给出了解决语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过语言信息的集结运算，得到各方案的综合评价值，从而根据二元语义信息的比较原则，可得到所有方案的排序结果；最后通过一个算例说明了本文提出方法的可行性和实用性。     

犹豫模糊信息下的双向投影决策方法

研究了面向犹豫模糊信息的投影决策方法. 定义了犹豫模糊信息下， 方案和正、负理想点形成的向量表达方式， 建立了针对犹豫模糊信息的向量投影测度方法； 提出了基于正负理想点的贴近度测算公式； 构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的属性权重确定模型. 算例说明方法的有效性和可行性.     

基于前景理论和概率语言术语的突发事件应急响应决策方法

针对突发事件应急响应决策中决策信息存在不确定性以及决策者很难完全理性的问题，提出一种新的基于前景理论和概率语言术语的应急响应决策方法。首先，将决策者的评估表示为概率语言术语，提出了基于Jensen-Shannon散度的概率语言术语相似性度量。其次，将描述决策者心理行为的前景理论运用到概率语言环境中，并结合提出的概率语言术语相似性度量构建前景决策矩阵；进一步，借鉴偏差最小化的思想构建了决策标准权重模型，用以计算决策标准权重。在此基础上，结合前景决策矩阵及决策标准权重求得各个方案的综合前景值，并以此排序。最后，通过一个海上事故案例说明了提出方法的有效性和优越性。     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

基于二元语义信息处理的最大树聚类方法

针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题,提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。该方法依据传统的最大树聚类分析方法的基本思想,采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并对聚类对象进行分类,具有概念清晰、计算简单、信息处理较为精确的特点。最后,通过一个算例说明了所给出的聚类方法。     

基于D-S证据融合和直觉模糊贝叶斯网络双向推理的景区游客拥挤踩踏故障诊断分析

针对不确定条件下景区游客拥挤踩踏故障诊断问题,本文提出一种新的直觉模糊贝叶斯网络双向推理模型.首先,利用直觉模糊集表示专家对贝叶斯网络节点先验概率信息的模糊语言判断,并基于模糊可能性-概率变换公式,得到不同专家给出的节点先验概率值.其次,运用D-S证据合成规则进行信息融合,得到节点先验概率值.最后,结合贝叶斯网络模型,实现贝叶斯双向推理和重要度分析,并以华山景区为例进行实证分析.研究结果表明,本文方法可有效克服“去模糊化”方法导致的信息损失,为解决不确定环境下故障诊断和贝叶斯推理提供崭新途径.     

基于交叉效率DEA和随机模拟的区间语言偏好关系排序方法

针对区间加性语言偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法.首先,针对具有一致性的加性语言偏好关系,构建产出导向的DEA模型,分析其相对效率得分与排序向量之间的内在关联.其次,对不满足一致性的加性语言偏好关系,建立改进仁慈型语言偏好关系交叉效率DEA模型,并提出基于该模型的加性语言偏好关系的排序方法.最后,将构建的DEA模型与随机偏好分析相结合,提出区间加性语言偏好关系期望排序向量和可信度的Monte Carlo计算方法.算例分析表明,本文提出的方法能够有效避免信息损失,具有较好的可信度和适用性.     

因素状态值为语言标度的变权综合决策方法

综合采用语言值2元组方法和拓展语言值论域的方法建立一种新的纯语言值二元组常权综合决策模型,进一步,在拓展语言值论域与实数集[0,1]之间定义两个转换函数,由此引入语言值效用向量等概念． 借助语言值效用向量、实数型变权向量和实数型状态变权向量导出语言值变权向量及状态变权向量,据此建立相应的语言值变权公式和变权综合决策模型．最后给出一个群决策的应用实例．     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

知识服务中基于语言关联性信息的双边匹配决策方法

针对知识服务中考虑语言关联性信息的知识供需双边匹配决策问题,提出了一种决策分析方法。为了解决该问题,首先明晰了知识供需主体的语言满意度评价指标会在不同程度上存在关联的问题特征,并进行了形式化的描述;然后,考虑供需匹配主体语言满意度评价信息的关联性特征,定义了语言Choquet积分算子,给出了一种基于语言Choquet积分算子的多属性决策方法来获得匹配主体的匹配满意度;最后,根据匹配的目标要求构建了多目标优化模型,通过模型求解来获得知识服务中的双边匹配结果;最后,通过实例分析说明了本文给出方法的可行性和实用性。     

Interactive group decision making procedure based on uncertain multiplicative linguistic preference relations

Group decision making problems are investigated with uncertain multiplicative linguistic preference relations. An unbalanced multiplicative linguistic label set is introduced, which can be used by the experts to express their linguistic preference information over alternatives. The uncertain linguistic weighted geometric mean operator is utilized to aggregate all the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations into a collective one, and then a simple approach is developed to determine the experts' weights by utilizing the consensus degrees among the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations and the collective uncertain multiplicative linguistic preference relations. Furthermore, a practical interactive procedure for group decision making is proposed based on uncertain multiplicative linguistic preference relations, in which a possibility degree formula and a complementary matrix are used to rank the given alternatives. Finally, the proposed procedure is applied to solve the group decision making problem of a manufacturing company searching the best global supplier for one of its most critical parts used in assembling process.     

一种处理语言评价信息的多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法采用二元语义表示模型和计算模型进行语言评价信息的处理,并依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和不一致度定义的基础上,构造了一个估计正理想点和属性权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.最后用实例说明了该方法的有效性与合理性.