基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法

针对指标权重完全未知且指标值为区间灰数的风险型多指标决策问题进行了研究,提出了基于优性指标的灰色风险型多指标决策方法;利用区间灰数大小比较的可能度、优性指标矩阵和分析技巧,将原问题转化为指标值为实数的无风险多指标决策问题;利用信息熵确定出指标权重,给出了两种相应的算法,进而得到方案集的排序并进行择优;应用实例说明了所提出的两种算法的合理性和有效性.     

基于时变权重的区间时间序列组合预测模型构造

时变权重组合预测模型可以有效反映各预测方法在各时刻点上的预测值对组合预测结果的影响,并可以提高预测精度,基于此,针对区间数时间序列构造组合预测模型的问题,提出一类构造区间数时变权重方法;该方法主要是在3种实数的时变权重求解方法基础上构造相应的3种区间数时变权重,并利用所得出的时变权重构造区间时间序列组合预测模型;为验证该模型的准确性,应用具体算例对模型加以实现,并通过区间预测误差度量指标验证该类模型的预测结果;结果发现:基于3种时变权重求解方法下的区间时间序列组合预测模型均优于各单个方法的预测结果,且基于最优化赋权法得到的时变权重区间组合预测结果的精确度较另外两种有所提高。     

基于模糊规则的物流中心优选评价模型

为了合理选择物流中心的地址,首先构建了物流中心选址评价指标体系,然后应用Delphi专家评分法通过集成多个专家的意见,得到各指标的相对权重和下层指标满意度区间模糊数;经过分层结合,得到诸方案各上层指标的满意度区间模糊数.综合各上层评价指标得到各方案的最后综合模糊评分.利用区间数排序方法,对所有方案进行排序,从而得到物流中心综合选择的优先顺序,为实际决策提供依据.最后通过一个实例验证了模型的有效性.     

基于群决策的改进AHP法在桥梁评估中的应用

针对传统层次分析法(AHP)的缺陷,提出基于群决策的改进AHP方法,应用到桥梁状态评估中。首先,引入指数区间数标度方法,建立元素为指数区间数的判断矩阵,并建立一套求解指数区间数判断矩阵指标权重的优化算法;然后,引入基于加权集值统计的专家群决策理论,讨论基于判断偏好信息的专家权重计算方法以及判断矩阵的集结,得到专家群体决策矩阵;最后,构建某钢箱梁斜拉桥的综合评估AHP模型,采用本文方法进行指标权重计算,论证方法的可行性与实用性。本文方法弱化了单一专家评判过程中的主观不确定性,为桥梁的管理养护提供了更加科学可信的决策依据。     

一种基于区间数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为区间数的多指标信息聚类问题,给出了一种最大树聚类分析方法·首先对区间数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决区间数多指标信息聚类问题的计算步骤·最后,通过给出一个算例说明了所给出的聚类方法·     

基于区间直觉模糊数Choquet积分算子的TOPSIS方法

针对区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种区间直觉模糊(IVIF)Choquet积分算子,结合传统的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,对TOPSIS算法进行改进来处理区间直觉模糊数之间的相容性问题.该方法利用隶属度和非隶属度以获得专家对属性的肯定性评价,根据重要性权重排序函数,构造了基于区间直觉模糊数的海明距离Choquet积分算子,最后,通过一个实例证明该方法的有效性和可行性.     

基于区间直觉模糊和证据理论的军机研制风险评估

文章针对军机研制过程中不确定性因素多、风险大的问题,根据"证据折扣"思想,提出了一种基于区间直觉模糊和改进D-S证据理论的风险评估方法。首先,构建了军机研制风险评估指标体系,提出了基于指标不确信度的Mass函数构建方法;然后,提出了基于区间直觉模糊熵的指标权重确定方法,将各要素的指标集关于评语集的评估证据进行修正与合成;最后,提出了融合冲突系数和Jousselme距离的证据冲突度计算方法并以此度量要素权重,将各要素关于评语集的评估证据进行修正与合成,确定了风险等级。算例结果验证了方法的可行性和有效性。     

关联函数为区间数的综合评价方法

为了解决关联函数为不确定性区间数的多属性决策问题和综合评价问题,给出了综合评价的线性规划模型,提出了一个区间数大于另一个区间数的可能度的概念,进而利用可能度的传递性给出了区间数的一种排序方法,完善和扩展了张全,樊治平,潘德惠在论文“不确定性多属性决策中区间数的一种排序方法”中的结果,还指出了区间数排序的一种简洁算法,通过实例验证此法简洁有效。     

模糊理论在铁路客运安全指标权重 优化算法中的应用

客运安全评价是保证铁路运输安全高效的重要手段.为了解决安全评价中指标权重确定的问题,将模糊理论与层次分析法相结合,给出各评价指标权重的变化区间,并在各区间内生成不同权重值.通过蒙特卡洛模拟的仿真实验来生成针对不同指标权重值所产生的评价结果,并通过定量化方法得出该评价结果的方差.以方差作为遗传算法的适应度函数进行后向反馈,实现指标权重的优化,并将优化后的权重用于我国各铁路企业客运安全评价结果的计算.实验结果表明:该方法可以在充分尊重专家对指标权重评定的基础上,对权重进行微调,使得评价结果对指标得分更加敏感.     

基于改进证据理论的群决策专家意见集结方法

针对Demsper组合规则无法有效集结群决策中高冲突专家意见的局限,提出了利用冲突系数和Jousselme距离综合表示证据冲突程度进而通过证据冲突度计算专家客观权重的方法,采用经典的Demsper组合规则对经权重修正后的专家意见进行了集结;提出了一种新的可能度计算公式及基于可能度的信任区间的决策方法。数值实例表明:提出的方法可以有效集结高冲突专家意见,与几种改进方法相比收敛效果更好。基于可能度的信任区间法与最大信任函数法和最大似真函数法相比,决策结果更加科学。     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间数贴近度的最大树聚类算法研究

针对特征指标和权重指标均为区间数的多指标信息聚类问题,在传统的数值信息最大树聚类法的基础上,给出了基于区间数的多指标信息聚类问题的一种具体算法.在此过程中,加权相似矩阵的提出克服了属性权重对聚类产生的双重影响;并通过引入相对贴近度的概念,对相似区间进行排序.最后,通过实例验证了此算法的有效性.     

基于数值分布的激励型毕达哥拉斯模糊集成算子及其应用

针对毕达哥拉斯模糊环境下的多指标评价问题，根据决策信息的实际分布，提出一种基于数值分布的毕达哥拉斯模糊数等级划分方法，根据不同等级区间发展度及等级规模确定指标权重和密度权重，结合密度算子的思想，提出基于数值分布的激励型毕达哥拉斯模糊密度加权平均算子(incentive Pythagorean fuzzy density weighted average operator, I-PFDWA).将基于I-PFDWA算子的多指标评价方法运用于航空服务评价问题的结果证实了该方法的可行性和有效性.     

基于区间值直觉模糊集新模糊度的模糊熵及其应用

为进一步研究区间值直觉模糊集的模糊熵及其应用,将区间数的距离引入到区间值直觉模糊集的模糊度定义中并修改已有的模糊熵公理化定义,研究结果:(1)提出了区间值直觉模糊集的新模糊度定义,其更能反映模糊度的本质且是直觉模糊集的模糊度定义的推广;(2)提出了区间值直觉集的模糊熵的一系列诱导定理和一系列熵公式;(3)基于熵权法提出了在属性权重向量和专家权重向量完全未知、偏好信息为区间值直觉模糊集环境下不确定多属性群决策问题的解决方法,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

基于集对分析的区间直觉模糊多属性决策方法

本文研究了属性权重为实数且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题. 首先, 基于直觉模糊集思想与集对分析思想兼容性的考虑, 将区间直觉模糊决策矩阵转化为联系度矩阵. 然后算出各方案的综合联系度, 通过一个排序公式得到区间数形式方案排序, 再结合区间数排序方法最终实现方案排序. 最后, 给出一个算例, 说明了该方法的有效性和实用性.     

基于直觉模糊熵的LNG船员专业适任能力评价体系研究

为了保障LNG船舶运输安全高效,针对目前缺乏LNG船员专业适任能力评价体系的问题,系统地研究了LNG船员专业适任能力评价体系及其权重计算方法.依据公约要求与实际操作流程,从安全及防污染的角度出发,根据船舶在不同航行阶段的操作需要,建立了具有12个指标项的LNG船员专业适任能力评价指标体系;在指标权重的计算中,采用直觉模糊熵方法,基于专家评语获得直觉模糊数,利用直觉模糊数来表达专家给出的指标权重信息,在计算中使用客观权重和主观权重共同构成组合权重,对专家评价结果的隶属度、非隶属度和犹豫度进行综合分析,考虑其对组合熵权值的影响.数据结果表明,采用直觉模糊熵方法计算评价体系的指标权重值,能够有效抑制评价中主观因素对评价结果的影响,该指标体系客观全面,权重的计算方法合理.     

基于集对分析-区间三角模糊数的冲击地压耦合评价模型及应用

冲击地压的评价指标具有灰度、模糊性、未知性等不确定性特点,很难确定合理的指标权重,致使评价结果不符合工程实际,无法满足冲击预测与预报的要求。据此,提出一种基于集对分析-区间三角模糊数的冲击地压耦合评价模型——SPA-ITFN耦合模型。集对分析(SPA)中的多元联系数可处理冲击地压评价中的确定性、不确定性以及确定性与不确定性相互作用的问题,可以获得更加合理的指标权重;区间三角模糊数(ITFN)可以处理多因子决策问题中的层次不确定性,使得评价等级之间的界定更加精准,解决了传统评价方法中等级间界定模糊的问题。运用该模型评价兴山煤矿6个工作面的冲击情况,安全性由高到低为:1311工作面1133工作面1132工作面1203工作面1201工作面1307工作面,评价结果符合工程实际。评价结果与模糊综合评价、层次分析法、基于云模型和D-S理论的评价对比分析表明:SPA-ITFN耦合模型评价准确,灵敏度更高,能反映冲击危险的强弱,具有较高应用和参考价值。     

区间数排序的粗糙集方法

针对模糊多属性决策中属性值为区间数情况下区间数排序问题,应用粗糙集理论和模糊集理论得到了一种区间数的排序方法:区间数上近似集排序法;区间数下近似集排序法;区间数上(下)近似集折中排序方法.给出了区间数的粗糙集表示,区间数的粗糙集排序方法及其良好性质.详细论证了其与经典的区间数排序的可能度方法相比的诸多优势.同时给出了具体实例并进行了这种方法的应用与验证,以便能更好地理解这种粗糙集排序方法.     

基于概率语言术语集中考虑专家权重的决策方法研究

研究概率语言术语情境下的多属性群决策问题.首先,将决策者给予方案中各属性语言评价术语转换为概率语言术语,通过数学模型将属性的概率语言术语再转化为区间数,利用区间数的熵值法确定属性权重;其次,不仅考虑概率语言术语集中的概率值,而且还兼顾构成概率中各决策者的重要性程度,其重要性程度也即权重参与决策计算;再次,为了建立决策算法,把属性的概率语言术语集转换为概率区间值犹豫模糊集并将其映射为区间数集合,利用区间数的积型贴近度模型对各方案对应属性值进行两两测度,通过统计测度数值结果达到对方案优选目的;最后,通过一个实例对文中知识脉络进行了详细梳理,结果表明该方法能够取得符合实际的决策效果.     

区间直觉联系指数势决策模型的研究

文章针对区间多属性决策问题指标和权重具有区间未确知特点,建立了区间多属性决策的直觉联系指数势模型。该模型基于直觉模糊集与联系数理论耦合方法,首先应用待选方案评价指标构成决策矩阵,通过规范化处理转换成直觉模糊评价矩阵,进而构建待选方案对最优方案的隶属度和非隶属度的线性规划求解模型,并应用单纯形法求解后转换为联系数,以计算联系指数势,确定最优方案。最后将模型应用于空调系统方案优选,以验证模型的可靠性和实用性。实例计算结果方案1~5的联系指数势分别为0.558 6、0.518 9、0.550 2、0.595 0、0.562 7,评价结果与MAEA法、可能度法和TOPSIS法的结果基本吻合,表明该模型应用于空调系统方案优选是有效可行的,能真实反映实际评价指标和权重的区间与未确知特点,并克服了传统区间多属性决策排序难的缺点,也为类似方案优选问题提供了新的参考。