q阶三角犹豫模糊BM算子及其多属性决策应用

为解决更为广泛的模糊决策问题,同时使决策信息与人的认知思维更为贴近,结合q阶犹豫模糊集和三角模糊数,提出了q阶三角犹豫模糊集的概念并定义了q阶三角犹豫模糊集运算.为了刻画信息集成过程中评价信息之间存在的关联关系,将Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊Bonferroni平均算子....     

毕达哥拉斯模糊还原性BM算子及其决策应用

还原性是信息集成算子的一个重要性质.针对毕达哥拉斯模糊加权Bonferroni平均(BM)算子不具有还原性的情况,提出了具有还原性的毕达哥拉斯模糊BM算子,并研究了其决策应用.首先,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(PFRWBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(GPFRWBM),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.随后,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BGM算子(PFRWGBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性BGM算子(GPFRWBGM),给出它们的计算公式,讨论了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子的多属性决策方法,并通过实例和方法对比说明了所提方法的可行性.     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。     

基于 ITFN 信息关联输入的改进群体 MULTIMOORA 决策方法

提出基于直觉梯形模糊数(intuitionistic trapezoidal fuzzy number, ITFN)极小、极大期望值的序关系判别准则, 并引入风险系数构建ITFN相对完善的带有决策者风险偏好的运算规则, 在此基础上定义直觉梯形模糊Bonferroni (intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni, ITFB)平均算子, 验证其相关性质. 针对决策者之间、属性之间分别存在关联关系且权重均未知的多属性群决策问题, 提出基于ITFN信息关联输入的改进群体MULTIMOORA决策方法. 首先, 构建直觉梯形模糊决策矩阵序列, 予以标准化处理, 并将其转化为极小期望决策矩阵序列; 其次, 综合利用基于熵权法和考虑决策者偏好关联的基于2-可加模糊测度与Choquet积分联合的主客观赋权法确定决策者权重及属性权重; 最后, 分别引入WITFB平均算子及ITFN的Hamming 距离以改进传统MULTIMOORA决策方法, 基于优势理论可对方案展开综合排序以确定最优方案. 通过算例分析验证本文方法的可行性及有效性.     

物流园区规划建设规模确定的模糊语言多属性群决策模型

结合模糊集理论和多属性群决策理论，提出基于模糊语言多属性群决策的物流园区规模确定模型。模型的主要特点是利用模糊有序加权平均（FOWA）算子对专家给出模糊语言判断信息进行集结，由三角模糊数期望值公式求得物流园区规模影响因素的权重向量；综合考虑定性和定量指标构造决策矩阵，运用模糊加权算术平均（FWAA）算子对各影响因素评估信息进行集成，得到各物流园区的综合评分值，从而得到各物流园区的具体规模。算例表明该模型的合理性和有效性，为客观、科学地规划物流园区规模提供一套可行方法。     

基于关联的三角模糊数直觉模糊集成算子及其应用

针对三角模糊数直觉模糊信息下属性间存在关联使得已有集结算子失效的问题, 引入模糊测度的概念, 在三角直觉模糊数的运算法则基础上构建了基于关联的加权平均集成算子, 即三角模糊数直觉模糊关联有序加权平均R-TIOWA算子、三角模糊数直觉模糊关联加权几何平均R-TIWGA算子和三角模糊数直觉模糊关联有序加权几何平均R-TIOWGA算子, 探讨了上述算子的若干性质．并在此基础上构建一种属性值为三角模糊数直觉模糊数的多属性群决策方法．实例分析验证了该方法的可行性和有效性．     

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval valued intuitionistic fuzzy, IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval valued intuitionistic fuzzy number, IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。     

毕达哥拉斯模糊Hamacher集成算子及其决策应用

定义了毕达哥拉斯模糊Hamacher运算,包括毕达哥拉斯模糊Hamacher和,积,数乘以及幂等,并研究了这些运算的性质.然后,将毕达哥拉斯模糊Hamacher运算应用到了信息集成之中,提出了毕达哥拉斯模糊Hamacher加权平均算子(PFHWA),毕达哥拉斯模糊Hamacher有序加权平均算子(PFHOWA),毕达哥拉斯模糊Hamacher加权几何算子(PFHWG),以及毕达哥拉斯模糊Hamacher有序加权几何算子(PFHOWG),并分别研究了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊Hamacher集成算子的决策方法,并通过实例说明了决策方法的可行性与有效性.     

三参数区间数调和平均算子及决策应用

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题,提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(C OWHA)算子,定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CP OWHA)算子,并将该算子进行了拓展,提出了加权调和CP OWHA(WHCP OWHA)算子、有序加权调和CP OWHA(OWHCP OWHA)算子和组合的CP OWHA(CCP OWHA)算子。进一步证明了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子均为CCP OWHA算子的特例。CCP OWHA算子同时推广了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子,CCP OWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度,而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCP OWHA算子和CCP OWHA算子,提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法有效。     

A multi-criteria decision making procedure based on interval-valued intuitionistic fuzzy bonferroni means

Inspired by the idea of Bonferroni mean, in this paper we develop an aggregation technique called the interval-valued intuitionistic fuzzy Bonferroni mean for aggregating interval-valued intuitionistic fuzzy information. We study its properties and discuss its special cases. For the situations where the input arguments have different importance, we then define a weighted interval-valued intuitionistic fuzzy Bonferroni mean, based on which we give a procedure for multi-criteria decision making under interval-valued intuitionistic fuzzy environments.     

基于FOWA算子的三角模糊数互补判断矩阵排序法

研究了决策信息以三角模糊互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子，利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结，基于三角模糊数期望值求得三角模糊数互补判断矩阵的排序向量，进而对决策方案进行排序。最后进行了算例分析。     

基于模糊C-OWA算子的模糊多属性决策方法

将连续区间数据OWA(C-OWA)算子扩展到模糊环境,提出了一些新的模糊C-OWA(FC-OWA)算子,如加权FC-OWA(WFC-OWA)算子、悲观WFC-OWA(PWFC-OWA)算子和乐观WFC-OWA(OWFC-OWA)算子,并研究了它们的一些性质.基于PWFC-OWA算子和OWFC-OWA算子,提出了属性值和属性权重为梯形模糊数的多属性决策方法.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

Interval-valued intuitionistic fuzzy aggregation operators

The notion of the interval-valued intuitionistic fuzzy set (IVIFS) is a generalization of that of the Atanassov’s intuitionistic fuzzy set. The fundamental characteristic of IVIFS is that the values of its membership function and non-membership function are intervals rather than exact numbers. There are various averaging operators defined for IVIFSs. These operators are not monotone with respect to the total order of IVIFS, which is undesirable. This paper shows how such averaging operators can be represented by using additive generators of the product triangular norm, which simplifies and extends the existing constructions. Moreover, two new aggregation operators based on the ukasiewicz triangular norm are proposed, which are monotone with respect to the total order of IVIFS. Finally, an application of the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted averaging operator is given to multiple criteria decision making.     

Aggregation operators on intuitionistic trapezoidal fuzzy number and its application to multi-criteria decision making problems

Intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers and their operational laws are defined. Based on these op-erational laws, some aggregation operators, including intuitionistic trapezoidal fuzzy weighted arithmetic averaging operator and weighted geometric averaging operator are proposed. Expected values, score function, and accuracy function of intuitionitsic trapezoidal fuzzy numbers are defined. Based on these, a kind of intuitionistic trapezoidal fuzzy multi-criteria decision making method is proposed. By using these aggregation operators, criteria values are aggregated and integrated intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers of alternatives are attained. By comparing score function and accuracy function values of integrated fuzzy numbers, a ranking of the whole alternative set can be attained. An example is given to show the feasibility and availability of the method.     

Linear goal programming approach to obtaining the weights of intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging operator

The multiple attribute decision making problems are studied, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take the form of intuitionistic fuzzy numbers. The operational laws of intuitionistic fuzzy numbers are introduced, and the score function and accuracy function are presented to compare the intuitionistic fuzzy numbers. The intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging (IFOWA) operator which is an extension of the well-known ordered weighted averaging (OWA) operator is investigated to aggregate the intuitionistic fuzzy information. In order to determine the weights of intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging operator, a linear goal programming procedure is proposed for learning the weights from data. Finally, an example is illustrated to verify the effectiveness and practicability of the developed method.