权重信息不完全的二元语义多属性群决策方法

针对解决具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于最大偏差和二元语义信息处理的群决策方法。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。对于属性权重完全未知或属性权重信息不完全的情形,分别给出了一个求解属性权重的简洁公式和一个基于最大偏差的目标规划模型,分别获得相应的属性权重,然后利用二元语义加权算术平均(T-WAA)算子,对二元语义决策信息进行加权集成,继而对决策方案进行排序和择优。该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失。最后给出了一个实例分析。结果表明该方法简单,有效和易于计算。     

基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的群集结与方案优选方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义形式的方法;然后基于二元语义的T-OWA算子,将各决策者给出的偏好信息集结为群的偏好并进行方案的优选.最后给出了一个算例.     

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.     

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。     

考虑语义灰度的二元语义群决策方法

针对传统二元语义方法能较好地处理关于决策对象的语言评价信息,但无法反映决策者自身对决策对象信息掌握程度的情况,结合灰色系统中灰度的思想,提出了语义灰度的概念和度量方法,设计了考虑语义灰度的二元语义算子,构建了考虑语义灰度的二元语义群决策模型并给出求解方法。该方法利用决策者给出的信息,通过计算语义灰度调整群决策中决策者的权重,并依据综合灰度计算评价结果的可信度,提出基于二次函数对决策对象进行排序的方法。最后通过实例验证了该方法的实用性、合理性和有效性。     

基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法

针对具有层次结构和语言评价信息的软件质量综合评价问题,提出了一种基于二元语义信息处理的综合评价方法。首先给出了一种软件质量评价指标体系,然后在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法的计算步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的软件质量综合评价值。最后通过一个算例说明了该评价方法的有效性。     

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．     

一种基于群体语言判断矩阵的群决策问题的二元语义解法

针对群决策中专家给出的关于方案两两比较的语言判断矩阵，给出一种基于二元语义的群决策方法。在该方法中，首先将原始语言评价信息转化为二元语义形式；然后采用二元语义集结算子将每个专家给出的语言判断矩阵集结为群的评价矩阵，并利用计算二元语义非优势度的方法，给出最优方案的选择过程。最后通过一个算例说明给出的方法。     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

基于二元语义符号运算的群决策方法

具有语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究中的一个重要课题。针对这类群决策分析问题,提出了一种基于二元语义符号运算的群决策方法。在该方法中,首先描述了语言判断矩阵形式的偏好信息及其语言判断矩阵转化为二元语义符号的方法,然后基于T OWA算子给出了集结各决策者偏好信息和方案优选的方法。算例验证表明,用该方法所得到的方案是最优方案。     

基于区间二元语义的动态灰色关联群决策方法及应用

With respect to the problem that index value is ofter given in the form of interval linguistic assessment information in the dynamic multiple attribute group decision making, a novel dynamic grey incidence group decision making methodology based on interval two tuple linguistic information is proposed. Firstly, the algorithms and properties of the interval two tuple linguistic information are used to aggregate the information evaluation matrix. Secondly, the positive and negative ideal schemes for each time period are designed in order to deal with the problem that the expert weights and time weights are known, while index weights are unknown, so that the multi objective programming model with the minimum deviation of the grey incidence degree between each scheme and the positive ideal scheme for each stage is built to determine the index weights. Thirdly, the grey incidence each stage degree with interval two tuple linguistic information between each scheme and the positive and negative ideal scheme for each stage is calculated to establish the optimization model of the optimal membership degree for scheme, so that the expressions form of the optimal membership degree for scheme is determined to solve the optimal membership degree for scheme. Finally, an example validates the feasibility and effectiveness of the novel model. The results show that the proposed method can more precisely deal with the language information and avoid information distortion and loss based on the previous method of processing the language.     

基于理想解的装备训练模式灰关联评估算法

训练模式的评估选择是装备训练中必须解决的关键问题之一。结合逼近于理想的技术和灰关联分析技术,提出了一种基于理想训练模式数据列的灰色关联分析评估技术。根据所有训练模式的训练效果构成的决策矩阵,构造正的理想训练模式和负的理想训练模式参考数据列,并进行所有训练模式数据列的灰色关联分析,建立使训练效果最大化的目标函数而求得该训练模式的训练效果评估系数,从而根据训练效果评估系数的大小排序就可选择对应的最佳训练模式。最后对某通信对抗装备训练中采取的几种训练模式进行了评估仿真,结果表明建立的模型合理,算法可行。     

区间数多指标决策问题的新灰色关联分析法

针对属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的灰色关联分析法。首先定义了区间数正理想方案,由此计算出各方案相对于正理想方案的区间数灰色关联系数。然后运用区间数的数乘运算和加法运算计算出各方案相对于正理想方案的关联度,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的关联度来确定方案的优劣。给出了一个数例,证明所提方法简单、有效,易于实现。     

权重信息不完全的区间数多属性决策GRA方法

针对属性权重信息不完全,且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型,得到每个方案与正、负理想方案的关联度,进而计算出每个方案与正理想方案的相对关联度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出一个数值例子,结果表明该方法简单、有效并易于计算。     

Fuzzy MCDM Based on Fuzzy Relational Degree Analysis

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｕｚｚｙｍｕｌｔｉｐｌｅｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ (ＭＣＤＭ)ｉｓａｎａｃｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅ,ｓｙｓｔｅｍｓｅｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇ ,ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈ .ＴｈｅｋｅｙｔｏｓｏｌｖｉｎｇｆｕｚｚｙＭＣＤＭｉｓｈｏｗｔｏｒａｎｋａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓｉｎａｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ.Ｍａｎｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｈｅｕｓｅｏｆｆ…     

灰色风险型多属性群决策方法

对一类权重信息未知并且属性值为区间灰数的灰色风险型多属性群决策问题进行了探讨,提出了一种基于理想矩阵的相对优属度决策方法.首先,利用属性值为区间灰数这一特性,将灰色系统理论的思想和方法与经典风险决策方法相融合,构建了决策系统中各方案之间的关联度公式以及优化模型,合理地解决了属性权重未知问题.然后综合考虑决策者群体的主观偏好,通过构造理想矩阵,借助每一方案决策矩阵与理想矩阵、负理想矩阵的综合加权距离获得每个方案相对于理想方案的优属度,再由优属度的大小对方案的优劣进行排序.应用实例说明了所提出决策方法的合理性和算法的有效性.为解决灰色风险型决策问题提供了一种新思路.     

具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。