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。     

Frank算子在广义正交梯形模糊语言环境下的应用

基于广义正交梯形模糊语言变量及Frank T模和S模，定义了广义正交梯形模糊语言环境下的Frank T模和S模的运算规则。同时，给出了广义正交梯形模糊语言Frank加权算术平均算子、加权几何平均算子的具体表达形式，并证明了算子具有幂等性、有界性、单调性等性质。之后，将这些算子应用于属性权重已知且属性值以广义正交梯形模糊语言变量形式给出的多属性群决策问题中。最后，提出了两种不同的决策方法来处理多属性决策问题，并通过具体的示例验证了文中所提方法的正确性和可行性。     

基于不确定语言信息的群决策方法及其应用

对于属性权重和属性值均以不确定语言信息形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于ULWM算子和ULHA算子的多属性群决策方法。首先定义了ULWM算子,并且讨论了该算子的一些性质。通过ULWM算子集结决策方案的综合属性评估值,ULHA算子集结决策方案的群体综合属性评估值。然后利用可能度公式对于所有决策方案综合评估值进行比较得到可能度矩阵,最后对模糊互补判断矩阵排序得到所有决策方案的排序信息。实例表明了该方法的有效性。     

一种决策信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法

将C-OWA算子应用到区间直觉模糊数上,定义了集成区间直觉模糊信息的IC-OWA算子.对于属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,先利用IC-OWA算子对决策属性值进行集成,然后对集成结果加权求和,得到各方案的综合属性值,最后根据综合属性值排序和择优.实例分析表明了该方法的合理性和有效性.     

基于POWC-OWA算子的区间数多属性信息集结方法

针对属性间具有优先级别关系的区间数多属性信息集结问题,提出属性间具有优先级别关系的有序加权C-OWA(POWC-OWA)算子和有序加权C-OWG(POWC-OWG)算子,研究了其性质.基于POWC-OWA算子,提出了属性值为区间数的多属性决策方法,并进行了实例分析.     

权重为区间数的语言多属性群决策方法

利用不确定语言评估标度的运算法则,给出基于语言评估标度及其运算法则的算子,提出一种基于区间权重语言集结(IWLA)算子和不确定语言混合区间权重集结(ULHIWA)算子的语言多属性群决策方法,并用实例验证该方法的可行性及合理性.实例分析表明,该方法计算简便,能够充分利用已有的决策信息,而且能够充分考虑决策者自身的重要性,并且可以消除个别决策者主观因素的影响,保证了决策结果的合理性.     

基于LGIOWA算子的方案优选问题的分析

采用不确定语言型决策方法来解决方案优选等具有多属性的模糊群决策问题,给出了一种模糊语言评估标度相应的三角模糊数表达方式,提出了LGIOWA算子,及其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结多属性群决策信息的方法。利用该方法较好地解决了方案优选问题中的一些难点,最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。     

连续区间广义power多重集结算子及在群决策中的应用

针对不确定区间信息的集成问题,提出了连续区间广义power多重平均(C-GPMA)算子和连续区间广义power有序加权多重平均(C-GPOWMA)算子,研究了这些算子的性质,并讨论C-GPMA算子和C-GPOWMA算子的算子族。在此基础上,提出一种属性权重未知且属性值以不确定区间数形式给出的多属性群决策方法。最后,通过算例说明此方法在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是有效的、可行的。     

基于二元语义投影算子的语言群决策方法

目的 研究属性权重和属性值均以语言信息给出的群决策问题.方法 给出了二元语义的运算法则和二元语义矢量投影算子,并分析其性质.依据投影法的思想,通过计算各方案点在正理想点上的语义投影,最终对方案排序优选.结果 提出了一种基于二元语义的多属性语言群决策方法.结论 算例验证了所提算法的可行性和实用性,为解决语言群决策问题提供了一个有用的工具.     

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.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均（CWGA）算子，证明了加权几何平均（WGA）算子以及有序加权几何平均（OWGA）算子均为CWGA算子的特例，CWGA算子的根本特点是：不仅考虑每个数据的自身重要性程度，而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度，最后，提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法，并通过实例对该决策方法的合理性和有效性进行了说明。     

语言信息处理方法在北极航线战略力量对比研究中的应用

为解决北极航线战略力量对比研究中技术专家的评价信息集结时存在很大程度的主观性,语言评价信息易损失和扭曲等问题,提出一种基于语言信息的综合评价方法.根据德尔菲法构建了北极航线战略力量对比的评价指标体系,通过建立优化模型并求解得到各战略力量的综合评价结果.研究表明,该方法具有计算简单和语言信息集结结果准确等特点.利用该方法可以帮助了解北极航线问题现状,发现新问题,提出切实可行的方案并协助实施.     

基于模糊语义量化函数的赋权方法及应用

由于客观事物具有的复杂性和不确定性,决策问题往往不能获得确切的权重信息,只能得到模糊语言形式的权重。为研究模糊语言形式的权重,首先定义了一种更广泛的四段折线型模糊语义量化函数,并给出了该函数的诸多基本性质,如单调性、非负有界性和归一性等,同时证明该函数在特殊情况下可退化为传统的三折线模糊语义量化函数。接着,根据定义的四段折线型模糊语义量化函数建立了一种新的权重确定方法。利用此方法确定的权重,便于计算其orness值,该值可用于度量决策者的乐观程度。最后,利用该赋权方法,对有序加权平均(OWA)算子中的权重进行赋值,并将其应用到一类权重为模糊语言形式的多属性决策问题中。所得结果表明了此方法的有效性与直观性。     

不确定型时序多属性群决策及在服务创新中的应用

提出了不确定型时序多属性群决策的新问题,并选用区间数处理方法对不确定型时序多属性群决策方法进行了研究.构建了能同时兼顾线性算子与非线性算子特点的区间数组合加权平均算子,并针对信息集结中综合评价结果对集结路径的依赖问题,确立了基于偏差缩减的多路径集成思路,同时给出了偏差最小法、可靠性加权法、客观差异法等3种合成方法.最后,将上述方法用于目前理论及实务界广泛关注的服务创新方案选择问题中,验证了其有效性.     

考虑主体失望情绪的分布语言自信群决策方法

针对分布语言自信评价信息下的多属性群决策问题,提出了一种考虑主体失望情绪的行为多属性群决策方法。首先,考虑实际群决策过程因为决策者的背景、经验、知识等原因会对自身给出的分布语言评价信息有着不同水平的自信程度(这反映了分布语言评价信息的可靠性),定义了一种新的评价结构,即分布语言自信评价;其次,在分布语言自信评价下,考虑有限理性的决策主体,其失望情绪常隐含于决策判断或评价中,利用失望理论,将主体失望情绪融入决策过程,同时,获得分布语言自信评价下的主体感知效用,将主体分布语言自信决策矩阵转化为主体自信效用决策矩阵;然后,定义自信效用向量Dice相似测度和加权Dice相似测度,结合属性的不兼容性程度构建优化模型确定属性权重;接着,基于TOPSIS思想对备选方案进行择优排序;最后,在循环经济背景下评估生态工业园区的决策算例,说明该方法的可行性与有效性。     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。     

基于直觉模糊多属性决策的逆向物流供应商选择

逆向物流供应商选择是典型的多属性决策问题.针对逆向物流供应商选择问题的特点,提出一种基于直觉模糊熵的逆向物流供应商选择问题的直觉模糊多属性决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,建立了逆向物流供应商评价指标体系,给出了基于直觉模糊熵的评价指标权重的确定方法,然后运用直觉模糊加权平均算子对二级指标信息集结,得到逆向物流供应商选择问题的直觉模糊决策矩阵,提出了基于直觉模糊熵和TOPSIS法(逼近理想解的排序方法)的逆向物流供应商评价方法.最后通过数值分析验证了该方法的可行性与有效性.