基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

基于群体理想解的三角模糊数群体多属性决策

为求解群体多属性决策问题,提出属性值为三角模糊数的一种群体多属性决策法.该方法首先引入依赖于评价属性和专家个体判断相似度的专家权重思想,以反映专家在不同评价属性中的综合重要性程度;其次采用理想点法对每个单一评价属性将专家个体判断集结成专家群体判断,构造出关于方案集的群体判断决策矩阵;最后定义三角模糊数正负群体理想方案,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的群体理想解算法.通过算例分析说明了该方法的可行性.     

一种基于线段法的模糊多属性决策模型

研究了属性权重完全未知,属性值以模糊数给出的不确定型多属性决策问题,借鉴集值统计理论中的线段法,给出了求解属性权重的一个简洁公式．最后通过实例,通过与其他决策方法的比较,说明了该方法的实用性和有效性．     

模糊多准则VIKOR决策的结构元方法

为解决备选方案中属性值及各属性权重均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,采用模糊结构元理论的模糊VIKOR方法.以最接近理想解为基本思想,简化模糊数的复杂运算,引入模糊数的结构元加权特征值和序关系,将三角模糊数决策矩阵转化为实数矩阵.给出模糊VIKOR方法的步骤,通过排序分析得出多属性决策的最优解.运用到运输问题上,不仅对运输问题中的路径选择起到参考,同时也证明了该方法的有效性和可行性.     

属性值为三角模糊数的多属性决策研究

针对一类模糊多属性决策问题,当属性权重为已知实数且属性值为三角模糊数时,本文提出了一种基于优先关系的决策方案,该方法通过直接应用三角模糊数的排序方法,对决策的方案来进行排序,从而使得运算过程更加简便。最后用例子说明该决策方法的可行性和有效性。     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

项目投资选择模型的左右得分型TOPSIS法

由于决策者知识的局限性和现实决策问题的复杂性,某些多属性决策问题的属性值常需要模糊数刻画。三角模糊数是一类有效刻画模糊属性值的一类模糊数,于是针对属性值为三角模糊数的项目投资选择问题,提出了一类新的多属性决策方法。其具体步骤是:首先利用左右得分的基本思想将规范化的三角模糊数定义左右得分,进而将决策矩阵转化为基于得分的区间数决策矩阵,最后依据TOPSIS法的基本思想对备选方案进行排序和择优。文末通过实际例子说明本文所提出的方法的有效性和实用性。     

基于极差理论的多属性决策新方法

研究了属性权重完全未知，属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题，在极差理论基础上给出了求解属性权重的一个简洁公式．最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性．     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于方案满意度的区间型多属性决策方法及应用

研究了属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题.针对此类区间型多属性决策问题,定义了方案的综合属性正理想值、综合属性负理想值和带风险度的综合属性值;依据决策者对风险的态度,给出了方案满意度函数;提出了基于方案满意度的单目标优化模型;最后应用该模型解决了投资方案的选择问题.     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

基于联系数的纯语言多属性群决策方法

对决策者权重、属性权重和属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题进行了研究,定义了a bi型联系数的运算法则及加权平均(WAA)算子,通过将模糊语言评估标度转化为a bi型联系数,基于WAA算子提出了一种纯语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

效用函数模型在动态三角模糊多属性决策中的应用

针对权重信息已知的动态三角模糊多属性决策问题,根据三角模糊数自身的特点,构建三角模糊属性值的均值水平.以各时段属性值及对应均值水平的离差为研究对象,构建效用函数模型.该模型具有良好的"奖优罚劣"特性,能从全局细致考虑各时段的数据信息.利用模型将离差值转化为精确效用函数值,对各时段各方案的效用值进行加权集结,确定方案排序,为动态三角模糊多属性决策提供一种新的决策思路,并用实例说明该决策方法的有效性和优越性.     

基于目标规划和投影的模糊多属性决策法

针对部分权重信息下对方案有模糊互反偏好关系的决策问题,首先,基于决策者的主客观偏好信息偏差最小化建立一个目标规划模型获得属性权重,其次,利用各方案的模糊加权属性值在正理想解上的投影对方案进行排序,最后进行了实例验证.     

不确定语言多属性决策的心态指标方法

研究了已知部分属性权重信息,方案属性值和偏好值均为不确定语言的多属性决策问题.首先,通过引入心态指标,将不确定语言决策矩阵和方案偏好值转化为带有心态指标的语言决策矩阵和偏好值.其次,通过最小化方案综合属性值与偏好值之间总偏差,建立并求解一个规划模型得到属性权重,然后利用方案综合属性值对方案进行排序和择优.当决策者处于不同心态时,可以通过调节其心态指标进行决策,因而使得决策更加符合实际.最后,给出了一个算例说明了该方法.     

基于直觉模糊熵的多属性决策方法

针对一组直觉模糊集在隶属度和非隶属度相同以及犹豫度相同无法区分的情况,提出一个新的直觉模糊熵.将直觉模糊熵应用于属性权重求解.给出基于直觉模糊熵的多属性决策步骤,并将其运用于实例,说明该决策步骤的有效性.