基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

信息不完全确定的多准则语言区间群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间或语言区间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法。该方法将各准则的语言值转换成二元语义,利用WC-OWA和OWA算子进行准则集结和方案集结,通过方案贴近度和决策者给出的准则权系数的不完全确定信息,建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解得到准则的最优权系数,进而得到方案的群体集成值,并将其转化为二元语义,利用二元语义的有序性得到方案的排序。实例计算表明了该方法的可行性和有效性。     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

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.     

多属性群决策中决策者权重的确定方法

在群决策过程中,决策者的权重起着非常重要的作用,它直接影响着群决策的结果。本文将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分,并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法,最后将决策者的主观权重和客观权重组合为决策者的最终权重。     

基于语言Choquet积分算子的多属性群决策方法

在现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好间均在不同程度上存在相互关联。为此,提出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策方法。首先,介绍了语言评估标度集上的一些运算法则。基于这些运算法则和模糊测度,定义了一种语言Choquet积分算子。然后,探讨该算子的一些性质,给出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策途径。研究表明,该算子是语言有序权重平均算子的一般化形式。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

基于属性价值函数估计的不确定多属性决策方法

针对属性权重为实数,且权重信息完全未知的不确定多属性决策问题,提出了一种基于属性价值函数估计的决策分析方法。首先,对多属性效用函数和价值函数进行了分析;然后,采用曲线拟合的方法确定属性价值函数的近似表达式,计算决策方案各属性的价值函数值,根据价值函数的可加性确定各方案的价值函数值,以此对方案进行排序与择优。最后给出一个算例,验证了所提方法的有效性。     

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.     

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.     

多属性决策方法及应用

本文将多属性决策问题转化为寻求一概率分布问题, 利用Kullback信息量, 给出了一种排序方法。     

不确定型多属性决策的权系数确定及其应用

研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,提出了一种基于区间数相离度的不确定型多属性决策权系数确定方法——标准差和平均差极大化方法,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。     

基于三元联系数的不确定多属性决策方法

利用集对分析理论对不确定多属性决策方法进行了研究。给出了三元联系数的广义同一度以及候选方案与理想解之间的联系数距离的定义,提出了两种属性权重确知、且属性值为三元联系数的不确定多属性决策方法:广义同一度法和距离法。这两种方法均简洁直观,计算量小,易于在计算机上实现。最后,通过与已有方法的比较和实例分析,阐明了提出方法的有效性和优越性。     

一种不确定型多属性决策的组合方法

针对不确定型条件下的多属性决策问题，给出了区间数的规范化公式，消除了属性值之间量蜩的差异，建立了基于区间数的不确定型属性权重的组合优化模型，提出了一种基于各属性客观权重的可能度方法，为不确定型的多属性决策提供了一种简单实用的可靠方法。最后通过一个算例说明了谊方法的实用性和有效性。     

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.     

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。     

基于纯语言混合几何平均算子的多属性群决策方法

在纯语言加权几何平均(PLWGA)算子和推广的有序加权平均(EOWA)算子基础上给出纯语言混合几何平均(PLHGA)算子,研究了专家权重、属性权重及属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题,提出了一种纯语言多属性群决策方法。最后将该方法应用于解决虚拟企业中的战略合作伙伴选择问题。     

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.     

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

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。