对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知或属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策问题,基于偏差极小化的思想,给出了相应的决策分析方法。首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后分别对权重信息未知或权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策方法进行了研究,给出了基于最小偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,基于区间直觉模糊数加权平均(IIFWA)算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

区间直觉纯语言信息的集结方法及其在群决策中的应用

对区间直觉纯语言信息的集结方法进行了研究.定义了区间直觉纯语言集及其运算法则和区间直觉纯语言变量的得分函数和精确函数,给出了一种简单的区间直觉纯语言变量的排序方法.进一步,提出了一些基于区间直觉纯语言信息及其运算法则的信息集结算子.在此基础上,给出了一种专家权重、属性权重及属性值均以语言标度形式给出的区间直觉纯语言信息集结方法,并将此方法应用到多属性群决策中.最后通过实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.     

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.     

区间直觉模糊多属性群决策自收敛算法

对区间直觉模糊多属性群决策中的一致性问题进行研究,引入了一种可自收敛算法得到一致性群决策矩阵。首先基于区间直觉模糊数的运算法则和集结算子,将单个决策者的决策矩阵集结为群体决策矩阵;然后通过可自收敛算法反复迭代,直到得到满足一致性的群体决策矩阵;最后再次基于区间直觉模糊数的集结算子和排序规则实现方案选优。从理论上论证了该算法的收敛性和保序性,并通过算例验证了算法的可行性和有效性。     

直觉正态模糊优先集结算子及其在群决策中的应用

直觉正态模糊数是对直觉模糊数和正态模糊数的拓展.针对直觉正态模糊信息的集成问题,定义了直觉正态模糊数的运算法则、期望值和大小比较方法,提出了准则间具有优先关系的直觉正态模糊优先加权平均算子(INFPWA)、直觉正态模糊优先加权几何平均算子(INFPWG)、直觉正态模糊有序加权平均算子(INFPOWA)及这些算子的性质.在此基础上,针对专家和准则间具有优先关系并且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉正态模糊优先集结算子的群决策方法.最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性.     

基于关联的三角模糊数直觉模糊集成算子及其应用

针对三角模糊数直觉模糊信息下属性间存在关联使得已有集结算子失效的问题, 引入模糊测度的概念, 在三角直觉模糊数的运算法则基础上构建了基于关联的加权平均集成算子, 即三角模糊数直觉模糊关联有序加权平均R-TIOWA算子、三角模糊数直觉模糊关联加权几何平均R-TIWGA算子和三角模糊数直觉模糊关联有序加权几何平均R-TIOWGA算子, 探讨了上述算子的若干性质．并在此基础上构建一种属性值为三角模糊数直觉模糊数的多属性群决策方法．实例分析验证了该方法的可行性和有效性．     

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval valued intuitionistic fuzzy, IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval valued intuitionistic fuzzy number, IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。     

诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.     

基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.