基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用

直觉不确定语言数是直觉模糊数和不确定语言变量值的拓展. 针对直觉不确定语言信息的集成问题, 定义了直觉不确定语言数运算法则和大小比较方法, 提出了直觉不确定语言的加权算术平均算子(IULWAA)、直觉不确定语言的有序加权平均算子(IULOWA)以及直觉不确定语言的混合加权平均算子(IULHA)及这些算子的性质. 在此基础上, 提出一种属性权重确知且属性值以直觉不确定语言数形式给出的多属性群决策方法. 最后通过实例分析证明了该方法的有效性.     

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．     

基于证据理论的直觉梯形模糊IOWA算子及其应用

为解决信息不确定与信息不完全的不确定型决策问题,定义了基于证据理论的直觉梯形模糊诱导有序加权平均(DS-TrIFIOWA)算子.首先,介绍了直觉梯形模糊数及其相应的运算法则和集结算子.然后,基于证据理论和直觉梯形模糊数,并考虑到决策者观念特征,定义了DS-TrIFIOWA算子,分析并证明了该算子的性质,进而提出了一种基于DS-TrIFIOWA算子的不确定型决策方法.最后,利用算例对该方法的可行性和有效性进行了分析.     

基于直觉梯形模糊信息的多准则群决策方法

针对现有直觉梯形模糊数算术运算的不足, 提出新的直觉梯形模糊数的算术运算. 在此基础上, 定义了直觉梯形模糊数的几种集结算子, 讨论了这些算子的性质, 并将直觉梯形模糊集结算子用于群决策中, 提出了相应的多准则群决策方法. 最后通过算例分析验证所提方法 的有效性与合理性.     

基于诱导型区间直觉模糊混合算子的群决策方法

针对属性值以区间直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了两种融合信息更加全面的诱导型区间直觉模糊混合集结算子.利用提出的区间直觉模糊数的熵值度量方法来确定诱导变量,并结合基于支持度的数值依赖型集结算子,通过综合考虑位置、数据自身重要性及信息包含量,提出了诱导型区间直觉模糊混合平均(Ⅰ-ⅡFHA)算子和诱导型区间直觉模糊混合几何(Ⅰ-ⅡFHG)算子,分析了相关性质,进而给出一种区间直觉模糊多属性群决策方法,实例研究表明了所研方法的适应性与有效性.     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

一种语言多属性决策方法及其应用

采用正态模糊数描述指标级别和权重的语言值,并通过加权平均方法构建了基于语言算子的决策框架。建立了基于正态模糊数的语言算子,从而设计了模糊综合评价值截集的计算方法,通过离散截集近似表示综合评价模糊数,实现了正态模糊数的集结。采用回归方法得到正态模糊数表示综合评价的参数,根据正态模糊数的欧氏距离公式,给出了基于距离的正态模糊数线性排序方法。最后,以电子对抗装备体制方案的选优为例,说明该方法的可行性和实用性。     

对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知或属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策问题,基于偏差极小化的思想,给出了相应的决策分析方法。首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后分别对权重信息未知或权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策方法进行了研究,给出了基于最小偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,基于区间直觉模糊数加权平均(IIFWA)算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

广义区间值直觉模糊数及其在工位评估中的应用

直觉模糊数及其在模糊多属性决策问题中的应用吸引了众多学者的注意, 而将直觉模糊数进一步拓展为 广义直觉模糊数也有一些文章涉及. 然而, 基于区间值直觉模糊数的延伸却较少有文献研究, 本文结合广义 直觉模糊数与区间值模糊数的定义、性质, 提出了广义区间值直觉模糊数的概念. 为服务于模糊多属性决策问题, 进一步引入了基于广义区间值直觉模糊数的加、减和数乘运算规则, 并证明了其在定义域上具有封闭性. 由此给 出针对广义区间值直觉模糊数的三条排序准则. 最后将广义区间值直觉模糊数的概念应用于生产线人工工位的 绩效评估案例中, 从而验证了本文提出方法的有效性和实用性.     

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.     

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.     

信息不完全确定的动态随机多属性决策方法

针对属性权重信息不完全确定、属性值为正态分布随机变量且数据信息来自于不同时期的动态随机多属性决策问题,给出了正态分布数的运算法则,定义了正态分布数加权算术平均(NDNWAA)算子和动态正态分布数加权算术平均(DNDNWAA)算子,进而提出了一种信息不完全确定的动态随机多属性决策方法.该方法利用DNDNWAA算子和NDNWAA算子对正态分布属性值进行集成;利用正态分布属性值的方差和属性权重的随机性,通过建立优化模型确定最优属性权重;利用正态分布3σ原则、区间数比较的可能度公式和互补判断矩阵的排序公式对决策方案进行排序和择优.最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

Aggregation and decision making using intuitionistic multiplicative triangular fuzzy information

The intuitionistic triangular fuzzy set is a generalization of the intuitionistic fuzzy set. In practical applications, we find that the results derived by using the traditional intuitionistic triangular fuzzy aggregation operators based on intuitionistic triangular fuzzy sets are sometimes inconsistent with intuition. To overcome this issue, based on the [1/9, 9] scale, we define the concepts of intuitionistic multiplicative triangular fuzzy set and intuitionistic multiplicative triangular fuzzy number, and then we discuss their operational laws and some desirable properties. Based on the operational laws, we develop a series of aggregation operators for intuitionistic multiplicative triangular fuzzy information, and then apply them to propose an approach to multi-attribute decision making under intuitionistic fuzzy environments. Finally, we use a practical example involving the evaluation of investment alternatives of an investment company to demonstrate our aggregation operators and decision making approach.     

基于FV-OWA算子的不确定多属性决策方法

对基于模糊数Vague集的不确定多属性决策方法进行了研究.定义了模糊数Vague值的一些运算法则,基于这些法则,给出了一种模糊数Vague值的有序加权平均(FV-OWA)算子.基于FV-OWA算子,提出了一种属性权重完全未知、且方案的属性评估信息以模糊数Vague值形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.