有序加权平均算子权重确定新方法及其应用

在应用OWA算子进行决策分析过程中,OWA算子权重的确定是关键的一环.提出了一种确定OWA算子权重的新方法,并把新方法应用于数据为区间数的不确定环境中,基于区间数两两比较的可能度公式和互补判断矩阵的排序公式,提出了一种不确定型OWA算子,给出了其在应用过程中的具体步骤.数值例子表明了新算子的有效性和可行性.     

基于不确定语言信息的C-OWA和C-OWG算子及其应用

研究了不确定语言信息的集成问题，把连续的有序加权平均（C—OWA）算子和连续的有序加权几何（C-OWG）算子扩展到不确定语言环境之中。提出了一些新的不确定语言信息集成算子，如：加权的不确定语言偏差C-OWA（WULDC-OWA）算子和加权的不确定语言偏离C-OWG（WULDC-OWG）算子等，研究了它们的一些优良性质，如：齐次性、单调性等。分别给出了基于WULDC-OWA算子和基于WULC-OWG算子的不确定语言多属性决策方法，并且用实例对方法的求解过程进行了详细说明。     

基于不确定IOWGA算子的多属性决策方法

将导出有序加权平均(IOWGA)算子推广到不确定的环境下,即所给出的数据信息为区间数。提出了一种不确定导出有序加权几何平均(UIOWGA)算子。利用区间数比较的可能度公式,提出了一种决策信息的集结方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

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.     

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OWA算子威胁评估的群决策方法

基于作战实际情况,提出了一种新的基于OWA算子的威胁评估方法。采用将主观偏好信息一致化为效用值的方法,通过OWA算子集结出决策群体的主观偏好信息,建立主客观信息相集成的威胁评估模型,然后通过二次规划模型计算属性权重,最后"通过一个排序公式"得出目标的威胁评估值和排序结果。所建立的威胁评估模型更为符合作战的实际过程,算例表明了方法的有效性。     

基于OWA算子的群决策方法的灵敏度分析

针对基于OWA算子的群决策方法,给出了一种灵敏度分析方法·首先,给出了关于OWA算子的描述及其基本性质;然后,给出了一种基于OWA算子的群决策方法以及相应的灵敏度分析问题的描述·分析了在保持任意两个方案优劣关系不变的条件下,专家给出的评价信息的灵敏度变化范围的计算公式,为进一步研究基于OWA算子的方案排序稳定性以及群组决策分析等问题打下了基础·最后,通过一个算例说明了本文给出的分析方法·     

基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

研究了决策者(或专家)的偏好信息以不同形式给出的群决策问题。首先,利用不同偏好信息之间的转换公式,将偏好次序型、效用值型、互补判矩阵型三种偏好信息一致化为互反判矩阵型的偏好信息。其次,利用OWA算子对一致化的决策信息进行群集结,再对各方案的相对优势度进行综合集结,并以此进行方案的排序。提出了基于OWA算子的群决策方法。最后,通过实例说明方法的可行性和实用性。     

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.     

不确定型GOWA算子及其应用

把Yager提出的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到所给定的数据信息均为区间直觉模糊数形式的不确定环境中.利用基于得分函数和精确函数的区间直觉模糊数之间比较的方法,提出了一种不确定型GOWA算子,并且介绍了一种利用区间直觉模糊GOWA算子进行群决策的通用方法.并把区间直觉模糊GOWA算子在食品生产企业供应链管理中进行了应用,数值结果表明了新算子的有效性和可行性.     

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。     

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。     

一种具有不同形式偏好信息的群决策方法

给出了一种具有不同形式偏好信息的群决策方法·描述了在群决策中决策者可能给出的效用值、序关系值、互反判断矩阵、区间数评价值、模糊语言评价值和模糊互补判断矩阵等 6种不同形式的偏好信息 ,并给出了将不同形式的偏好信息均转化为模糊互补判断矩阵形式的计算公式·基于近年来最新发展的OWA算子给出了集结各决策者的偏好信息和方案优选的方法 ;最后给出了一个算例·     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题.将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性自身的权重,指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷,提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法.通过实例证明了该方法的有效性.     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题．将属性值转化为决策者的满意值后，结合决策者的满意值和属性自身的权重，指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷，提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法．通过实例证明了该方法的有效性．     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.