基于广义灰数的双向投影灰靶决策模型拓展研究

针对属性值为广义灰数时已有灰靶决策方法的不足问题,提出了广义灰数灰靶决策方法,首先,通过定义广义灰数,将区间灰数的概念进行了进一步的拓展;其次,基于范数概念提出了广义灰数的Husdorff距离测度、算法及其性质并定义了属性值为广义灰数的靶心和靶心距概念,构建了基于正负靶心的双向投影一致性系数的广义灰数灰靶决策模型排序方法.该模型解决了属性值包含更多不确定因素的决策问题,最后通过实例验证该方法的科学合理性性和优越性.     

基于案例推理和灰色关联的直觉模糊决策分类模型

针对现有直觉模糊决策方法中指标权重的确定往往仅根据决策矩阵的数据而不考虑决策背景这一缺点,提出一种基于灰色关联和案例推理的分类模型.首先提出一种基于直觉模糊数的灰色关联公式,在此基础上构建基于案例推理的数学模型寻求最优权重以及分类半径,依据最优权重和分类半径对各个方案进行决策.本文提出的分类模型既考虑了专家的主观判断又根据决策矩阵数据,克服了上述缺点.最后通过案例说明了本文方法的合理性和可行性.     

灰色多属性偏离靶心度群决策方法

针对一类属性值、属性权重和决策者权重均为区间灰数的群决策问题,引入群体正靶心、负靶心和群体偏离靶心度的概念,提出了灰色多属性偏离靶心度群决策方法,即群决策的结论应尽量接近所有成员最理想的方案,即越接近群体正靶心而同时又远离群体负靶心的方案,则方案越优. 文章分别给出了灰色多属性群决策问题的决策矩阵的构建及规范化,提出了正负群靶心及群靶心距的计算方法;最后,利用群体偏离靶心度的大小对各方案的优劣进行排序,实现多目标群决策. 文末通过算例说明了该方法的有效性.     

基于误差传递和隶属度的动态灰靶多属性决策

针对当前区间数动态多属性决策方法存在的不足,提出了一种基于误差传递和隶属度的动态灰靶多属性决策方法。该方法从区间数型属性值的误差视角,运用误差传递模型确定了属性权重区间;考虑决策目标在时序上的差异性和波动性,引入时间度的概念,并基于最大熵原理和方差最小的思想,建立了多目标非线性规划模型确定时间权重;依据灰靶理论计算各方案的正负靶心距,并采用相对隶属度法对各时间段的正负靶心距进行集结,得到备选方案的优劣性排序。以突破性技术创新研发联盟伙伴选择为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于蛛网面积的区间灰数灰靶决策模型

灰靶决策模型是处理“小样本、贫信息”不确定性决策问题的常用方法,然而目前该领域的已有研究 成果尚无法对信息分布非对称条件下的区间灰数建立决策模型,同时基于“指标距离平方和”的靶心距计算结果 容易受到极端指标值的干扰,从而影响了决策结果的科学性与合理性。首先,推导了信息分布已知条件下区间灰 数核的计算公式,研究了区间灰数之间距离的计算方法与性质;然后,在此基础上通过比较指标集中各指标值与 靶心连线所围成图形（蛛网）的面积大小来对决策方案之优劣进行评价,从而在一定程度上弱化了建模对象中极 端指标值对靶心距计算结果的影响;最后,建立了供应商选择的蛛网灰靶决策模型。研究成果对优化灰靶决策模 型建模方法具有积极意义。     

基于犹豫模糊语言的专家综合集成研讨方法

针对犹豫模糊语言信息下的多属性群决策问题,提出了一种专家群体分类共识信息集成的专家综合集成研讨方法.将专家决策信息的综合集成过程分为两个阶段:第一阶段,通过文本自由语法和转化函数将专家语言信息转化为犹豫模糊语言术语集,基于决策信息矩阵对专家群体进行分类,进而利用共识模型使类内专家群体达成共识,将共识达成后的类内专家决策信息转化为概率语言组合,实现类内专家决策信息集成;第二阶段,通过专家类群体规模以及类间决策信息偏离程度综合计算专家类权重,将类内决策信息集成结果进一步加权集成,实现决策信息类间集成.依据决策信息集成结果对决策对象进行优劣排序,决策机构参考排序结果即可选择最优决策方案.最后,通过算例验证了所提方法的有效性.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于混合差分进化算法的模糊需求车辆路径问题

研究具有模糊需求的车辆路径问题,建立基于模糊可信性理论的模糊机会约束规 划模型,提出求解该问题的一种基于随机模拟的混合差分进化算法. 同时, 在车辆行驶总距离最小的目标下,运用随机模拟方法研究决策者主观偏好值对最终决策 目标的影响,并给出最佳主观偏好值.     

基于犹豫模糊元最小公倍数拓展法及模糊熵的双边概率语言多准则决策方法

双边概率语言术语集能在高度不确定性决策环境下更细致完整地刻画决策者复杂评价信息,其决策理论与方法亟需深入研究.本文针对具有双层评价指标结构且权重未知的典型复杂决策问题,提出一种更具实际适应性的双边概率语言科学决策方法.首先,提出基于最小公倍数的犹豫模糊元拓展法以避免主观态度假设等限制及相应潜在信息扭曲,并藉此定义了双边概率语言距离测度、熵和相对熵测度.其次,利用熵和交叉熵开发二级指标的客观权重确定模型,并引入BWM方法来确定一级指标的主观权重.进一步,基于上述方法与模型构建了面向双层评价指标结构决策问题的双边概率语言多准则决策方法.最后,可持续供应商选择案例研究与实验对比分析验证了所研决策方法的有效性与优越性.     

模糊支持向量机与模糊模拟

研究当训练点的输出为模糊数时，支持向量机的构建问题。首先将模糊分类问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用模糊模拟和基于模糊模拟的遗传算法，求解带有模糊决策的机会约束规划。在此基础上，构造模糊支持向量机(算法)。最后，给出显示模糊支持向量机特点的模糊支持向量集的定义。     

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.     

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。     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

基于概率语言熵和交叉熵的多准则决策方法

概率语言术语集既包含语言术语,又包含语言信息的概率,使初始决策信息能够得到充分的利用,有利于提高语言术语集多准则决策的科学性.鉴于此,本文针对概率语言多准则决策问题,提出了一种基于概率语言熵和概率语言交叉熵赋权的多准则决策方法.首先考虑各准则下概率语言术语集的个体效应及其相互作用,利用概率语言熵和概率语言交叉熵计算准则的权重,然后采用将有向图和0-1优先关系矩阵相结合的概率语言术语集备选方案排序方法,更加直观地得到备选方案的排序结果并得到各方案之间的优劣程度.最后,以企业战略规划问题为例进行分析,通过对比分析验证了所提方法的有效性和优越性.     

ON PAIRED PRIORITIZATIONS OF CRITERIA IN THE PERSPECTIVE OF DIAGRAPHS

It is not usually independent among criteria in multi-criteria decision making(MCDM),and various dependences of criteria greatly influence the results of decision making.If an exact decision is desired,we must make clear the role of the dependences of criteria.Prioritizations,a new kind of dependences of criteria proposed recently,imply that the importance weights of criteria with lower priority for an alternative rely on whether the alternative satisfies the decision maker under criteria with higher priority.It has been validated that there exist lots of relevant applications in our daily activities.However,most existing literatures focus on how to deal with the problems of MCDM with ordered prioritizations among criteria(a special form of prioritizations).The characteristics of prioritizations are not dug deep.This paper constructs a new form of prioritizations,called paired prioritizations,so as to reduce or even avoid imperfect rationality of decision makers hidden in the ordered prioritizations.We first represent binary paired prioritizations as a digraph,based on which we discover two kinds of imperfect rationality(inconsistency and incompleteness) produced in the period that the decision maker supplies the binary paired prioritizations.After the given paired prioritizations are consistent and complete,we develop an approach to transform the paired prioritizations to ordered prioritizations.The latter can be used to handle prioritized MCDM problems.Moreover,uncertainty,another kind of imperfect rationality,is considered when the decision maker provides the fuzzy paired prioritizations based on a set of linguistic labels.We construct a fuzzy digraph whose fuzzy relations are just the fuzzy paired prioritizations.The ordered prioritizations can then be derived with the aid of the fuzzy digraph.Two use cases are taken to show the process of transformations from binary/fuzzy paired prioritizations to ordered prioritizations.     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．     

一种考虑指标期望的战略外包商选择方法

针对考虑指标期望的战略外包商选择问题,提出了一种基于模糊公理设计的决策分析方法。首先,将企业决策者针对评价指标给出的语言短语形式的期望信息和专家小组针对备选战略外包商的实际绩效给出的语言短语形式的评价信息分别映射为期望范围和实际范围;然后,依据模糊公理设计的思想,计算备选战略外包商在各指标下的信息量,淘汰完全不满足决策者期望的备选战略外包商;进一步地,通过各指标信息量和指标权重的集结得到剩余备选战略外包商的信息总量,并根据信息总量的排序结果选择最理想的战略外包商。最后,通过一个实例分析说明了提出方法的有效性。     

多人多准则模糊层次分析法的物流中心综合评价优选模型

运用模糊决策理论,把传统的层次分析法扩展为多人多准则的模糊层次分析法模型,并将其运用于物流中心的评价优选问题中.在多专家指标权重评价的基础上,运用模糊Delphi法对上层准则形成一系列的权重集合,得到三角模糊数表示的准则"重要性"评价,结合以模糊语言变量表示的备选方案偏好等级的"满意度"和下层指标的模糊权重,通过分层结合,得到物流中心的综合模糊评分,最后采用Ching-HsueCheng的变化系数法对所有方案的三角模糊数进行排序,从而得到物流中心方案综合选择的优先顺序,为实际决策提供依据.实例说明了物流中心多人模糊综合评价的具体过程.