基于灰色关联分析的犹豫模糊多属性决策研究

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于灰色关联分析的多属性决策方法.首先,依据犹豫模糊的交叉熵得到属性模糊熵矩阵,从而确定属性的权重,并采用灰色关联度模型对决策属性间的相互关联度进行分析,得到属性间的灰色关联矩阵;采用最小关联度原则将矩阵标准化,得到有效的无关联矩阵,然后对属性权重进行调整,得到更合理的属性权重分配;最后,基于灰色关联分析得到各方案与理想方案的关联度,与权重相乘得到方案的排序,并通过算例分析表明该方法的有效性.     

基于IVHFWHM算法的项目投资评估模型

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法.首先,基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM),提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子;其次,详细研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质;最后,建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,并通过项目投资评估问题验证提出决策模型的可行性与有效性.     

一种结合勾股模糊相似度的多属性决策方法

为了解决现有勾股模糊相似度度量中由于忽略犹豫度而造成度量不精确的问题，提出一种新的相似度的度量方法.首先，在属性值为勾股模糊数的条件下，将勾股模糊相似度定义结合灰色关联分析的思想应用于多属性决策，提出一种新的结合勾股模糊相似度的灰色关联分析多属性决策方法，并设计了该方法的算法.通过一个翔实的算例分析证实了提出方法的正确性和有效性，证明其为多属性决策的一种新的可行方法 .通过两组实验结果的对比，提出的方法比其他方法的决策更贴近实际结果，验证了该方法的可靠性.该算法还避免了人工计算，具有高效性.     

基于信息熵和灰色系统理论的区间直觉模糊多属性决策

针对方案属性值为区间直觉模糊数,且属性权重信息完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊熵和灰色关联分析的决策方法。为全面考虑各评价属性权重信息完全未知的情形,首先,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重,在有效减少评估信息流失的同时,还能真实反映决策者的意愿;然后,依据灰色关联分析理论推演得到灰色关联度公式,结合属性权重计算各方案分别与正、负理想解的灰色关联度;最后,确定各方案的相对关联度,并依此对各方案进行排序。通过信息系统评估的代表性实例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

基于语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法

将图犹豫模糊集与语言术语集结合，定义了语言图犹豫模糊集和语言图犹豫模糊数的运算，为比较语言图犹豫模糊数的大小，考虑了语言图犹豫模糊数中元素的离散程度对评估结果的影响，定义了得分函数和精确函数，提高了得分函数对语言图犹豫模糊数的区分能力。结合Hamy平均算子，定义了语言图犹豫模糊Hamy平均算子，研究了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的性质，并提出了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法。最后，将其应用于建筑公司原料供应商的选择中，并与现有方法进行对比分析，验证了所提方法的有效性和可行性。     

一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

基于可比较语言多属性决策的扩展TOPSIS方法

针对偏好信息是可比较语言的多属性决策,提出了一种新的决策方法——基于可能度分布距离测度的TOPSIS方法;该方法首先将可比较语言转化为犹豫模糊语言信息,通过定义可能度分布距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在距离计算过程中的误差;然后建立了基于可能度分布距离测度的TOPSIS决策模型,通过计算正负理想点得到最优参照方案,根据各方案与最优参照方案间的距离进行排序并择优,相比于传统TOPSIS方法更能体现各方案与理想方案的贴近程度;最后,以快递服务公司的测评案例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于Sugeno积分形式的犹豫模糊多属性决策方法

给出在犹豫模糊不确定决策信息背景下,属性间相互关联、相互作用时的多属性决策方法.通过定义基于Sugeno积分形式的犹豫模糊算子,讨论并证明其幂等性、单调性、有界性和可交换性等集成性质;给出基于Sugeno积分形式的犹豫模糊多属性决策方法,并实例验证在多属性决策实际问题中的应用.     

基于犹豫模糊语言信息的EDAS决策方法

针对个体偏好用犹豫模糊语言术语表达的多属性决策问题,提出了一种离平均方案(平均解)距离的评价(EDAS)方法.该方法利用犹豫模糊语言加权平均算子计算平均方案.采用可能度公式对两个犹豫模糊语言术语集进行比较,然后依据EDAS方法的思想,确定各方案与平均方案的正向距离值与反向距离值.通过把两种距离值综合,得到各方案的综合评价值,用以对方案进行排序.最后结合案例说明该决策过程以及方法的有效性和合理性.     

用于供应商风险评价的FMEA改进

提出一种基于犹豫模糊集和灰色关联理论的改进失效模式与后果分析(FMEA)方法用于供应商风险评价.首先对供应商潜在风险进行识别并由专家小组根据偏好使用语义术语对各种风险做出评价,然后采用犹豫模糊集和语义计算的方法处理评价信息,运用粗糙集思想将处理后的信息转化为区间数形式,最后综合考虑各变量的相对重要程度并结合灰色关联理论决定风险排序.以某制造企业的供应商风险评价问题为例,表明所提方法有助于企业识别出合作供应商的主要风险,可以为企业制定风险管控策略提供支持.     

基于可能度的犹豫模糊PROMETHEE方法

 针对犹豫模糊多属性决策问题, 引入犹豫模糊可能度概念, 提出了基于可能度的PROMETHEE 方法。首先, 基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊元比较的可能度公式, 并证明其性质;在其基础上结合PROMETHEE 法, 给出犹豫模糊多属性决策方法。本方法将传统PROMETHEE 的多步骤整合为一个公式, 简化了计算过程。最后, 通过实例验证了该方法的合理性和可行性。     

模糊灰关联模式识别方法及其应用

首先建立了灰关联分析的新的理论模型,然后将其与模糊集理论结合起来,提出了一种模糊灰关联模式识别方法．通过应用于场地土类别的评定,从而说明了本文方法的有效性     

基于灰色关联分析的直觉模糊多属性Web服务选择

Web服务的性能主要从非功能属性QoS来体现.提出了将Web服务QoS属性分为精确型、区间型和语言型,同时基于层次分析法给出了用户对各QoS属性的偏好权重.引入了直觉模糊集理论将QoS属性统一转为直觉模糊数,并定义了两个直觉模糊数的距离.在服务选择过程中,根据灰色关联分析方法的思想,计算每个方案对于直觉模糊矩阵正、负理想解的灰色关联度,然后计算各方案对于正理想解的相对关联度,并依据相对关联度对各方案排序,相对关联度越大,对应服务的综合QoS性能越优.最后通过一个实例验证了该方法的有效性.     

模糊等价关系下的犹豫模糊粗糙集及其应用

首先通过对长度不同的犹豫模糊元进行补齐来定义犹豫模糊集新的交并运算,在Pawlak近似空间中利用新的运算建立粗糙犹豫模糊集模型;然后将Pawlak近似空间推广到一般犹豫模糊近似空间,利用犹豫模糊元间的相似度获得犹豫模糊近似空间中对象间的模糊关系矩阵,再利用模糊集的传递闭包法将模糊相似矩阵转化成模糊等价矩阵,在此基础上建立犹豫模糊信息系统中的粗糙集模型,研究犹豫模糊信息系统的属性约简。最后通过一个算例来说明犹豫模糊信息系统的属性约简方法。     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

基于贝叶斯修正IFAHP和灰色模糊综合评判的绝缘子污秽评估

绝缘子状态评估中指标信息兼具模糊、随机和灰色性特点。针对当前评估方法较少考虑到参量因素灰色性的问题,基于贝叶斯修正IFAHP法并结合灰色模糊理论和灰云模型提出一种绝缘子污秽状态的灰色模糊综合评判模型。该模型首次引入IFAHP和直觉模糊熵理论以更为科学合理地确定评判因素权重集,并基于贝叶斯公式建立主观权重的优化模型以实现指标的二阶段赋权;同时,利用灰云模型求得评判指标对应各状态等级的关联度并作为评判矩阵模部,再以灰部兼顾评判信息的灰性,进而对建立的评判矩阵综合处理。实例对比表明,贝叶斯修正IFAHP法确定的权重集更为合理适用,基于灰色模糊评判的结果也更贴近实际情况。     

犹豫模糊熵生成算法及在后勤补给基地选址评估中的应用

为了定量地刻画犹豫模糊信息的不确定性程度,将犹豫模糊元和区间值犹豫模糊元的熵推广成了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵。首先给出了犹豫模糊集和区间值犹豫模糊集的熵与相似度的公理化定义,在此基础上提出了犹豫模糊集熵和相似度的一般公式,给出了犹豫模糊集的熵和相似度的生成算法。然后研究了犹豫模糊集的熵与相似度间的关系,提出了基于相似度的熵的一般公式。进一步把犹豫模糊集的熵与相似度的关系的有关结论及各自的一般公式和生成算法推广到区间值犹豫模糊集。最后给出了基于犹豫模糊集熵和相似度的后勤补给基地选址方案可靠性分析的数值例子。