一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

区间直觉模糊集的多属性综合评价新方法

针对研究对象属性值为区间直觉模糊集形式的多属性决策问题,提出了一种利用区间直觉模糊熵确定属性权重并进行综合评价的方法.该方法的基本思路:用区间直觉模糊熵来定义各方案在不同属性下的权重,将各方案对应的权重视为一种概率分布,基于这种假设利用相对熵集结模型得到区间直觉模糊集的客观优化权重.最后给出了一个算例,说明了该方法的可行性和优越性.     

基于相对熵的区间型直觉模糊集多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为区间的直觉模糊集的多属性决策问题进行了研究,定义了区间型直觉模糊数相对熵和含参数新的得分函数,然后由TOPSIS方法得到权重,最后通过实例分析验证了所提出方法的有效性和可行性.     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对现有的区间直觉模糊熵未能全面体现区间直觉模糊集所包含的信息,从而会导致相关熵应用的多属性群决策出现偏差这一问题,提出了一种基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法.首先,利用扩展的区间直觉模糊知识测度确定属性权重;然后,利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值,进而用得分函数对方案进行排序.最后通过一个实例表明了提出方法的合理性和有效性.     

基于直觉模糊熵的多属性决策方法

针对一组直觉模糊集在隶属度和非隶属度相同以及犹豫度相同无法区分的情况,提出一个新的直觉模糊熵.将直觉模糊熵应用于属性权重求解.给出基于直觉模糊熵的多属性决策步骤,并将其运用于实例,说明该决策步骤的有效性.     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的多属性决策方法

针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。     

区间直觉模糊集熵的构造及其基本性质

模糊熵是刻画模糊集不确定性的一个基本概念.通过对区间直觉模糊集的模糊度的本质分析,给出了符合人们直觉的区间直觉模糊集的模糊熵的公理化定义,并指出原有关于区间模糊集的模糊熵的公理化的不足,相应地提出了一个关于区间直觉模糊集模糊熵的计算公式,并通过定理证明和实例分析,说明它具有良好的数学性质,所得结果更加合理.     

区间直觉犹豫模糊粒度结构的不确定性研究

考虑区间直觉犹豫模糊集中元素隶属度不确定这一特征,给出了四种不同的区间直觉犹豫模糊粒基数概念,并在此基础上构造了相关的区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵等概念.提出了区间直觉犹豫模糊粒度结构距离的概念,基于区间直觉犹豫模糊粒度结构距离定义了一种新的区间直觉犹豫模糊粒度结构的偏序关系,讨论区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵的偏序性.通过实例验证了相关定理和定义的正确性.     

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。     

基于集对分析的区间直觉模糊多属性决策方法

本文研究了属性权重为实数且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题. 首先, 基于直觉模糊集思想与集对分析思想兼容性的考虑, 将区间直觉模糊决策矩阵转化为联系度矩阵. 然后算出各方案的综合联系度, 通过一个排序公式得到区间数形式方案排序, 再结合区间数排序方法最终实现方案排序. 最后, 给出一个算例, 说明了该方法的有效性和实用性.     

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了区间直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法,最后通过实例分析说明了该方法有效、可行而且计算简单．     

基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法

针对专家和属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,根据定义的区间直觉梯形模糊数的交叉熵求解专家权重,结合灰色关联分析法定义了综合关联系数和综合关联度,依据所有决策方案的综合关联度最大化的思想构建模型得到属性权重公式,并给出基于IITFN-WAA算子的群决策步骤,最后通过实例分析验证决策方法的合理性。     

基于区间犹豫模糊TOPSIS法的多属性群决策

基于区间犹豫模糊元,定义广义区间犹豫模糊元的距离公式,提出区间犹豫模糊逼近理想解排序(IVHF-TOPSIS)法,用于处理属性评价值为区间犹豫模糊元的多属性群决策问题.在权重向量未知的情况下,根据给定的属性评价值和最大化离差度方法确定权重,用IVHF-TOPSIS法得到所有方案的贴进度系数,再结合贴近度系数的大小对所有方案排序并选出最优方案,并将所提方法用于解决某网络企业的仓库选址问题.     

属性权重未知情形下的区间直觉模糊多属性决策方法

针对区间直觉模糊信息环境下属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数与精确度函数,提出了基于离差最大化的属性权重确定方法,然后基于区间直觉模糊加权平均算子给出了属性权重未知情形下属性信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法.最后将该方法运用到突发事件应急预案有效性评价问题,通过实例分析验证了该方法的有效性.     

基于综合相对交叉熵的多属性群决策方法

针对以区间二型模糊数为信息环境的多属性群决策问题,提出了一种基于全概率的综合相对交叉熵的决策方法;首先,给出区间二型模糊集的定义,熵及算术平均排序值公式;其次,基于区间二型模糊集的模糊性、犹豫性和区间性,定义了一种新的测量区间二型模糊集的相对交叉熵和综合相对交叉熵的方法,通过构造最优化线性模型求解出了属性权重并对每一方案的属性值进行集结得出最优方案;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种对方案有偏好的区间直觉模糊多属性算法

研究了属性权重未知且决策者对属性偏好及属性值均为区间直觉模糊数的决策问题.首先提出直觉模糊熵的概念,基于决策者对属性的偏好与属性的差异及熵两个方面构建一个新模型求出属性权重,然后提出考虑属性权重的新改进型关联系数公式,通过关联系数对选项排序.最后通过对算例的分析比较说明了该方法简单及有效性.     

一种基于连续区间直觉模糊Theil测度的多属性群决策方法

针对区间直觉模糊信息的不确定性,提出了一种基于连续区间直觉模糊Theil(C-IVIFT)测度的多属性群决策方法。首先基于连续区间直觉模糊有序加权平均(C-IVIFOWA)算子定义了连续区间直觉模糊Theil测度,并研究该测度的一些性质;其次,构建以C-IVIFT测度偏差最小化为目标的最优化模型用以确定专家权重和属性权重,进而得到不同方案的综合属性值,并利用相似性函数和精确函数对方案进行排序;最后,通过ERP软件择优实例说明提出的决策方法的合理性和有效性。     

基于直觉模糊变换的多属性决策模型

本文对直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。通过介绍直觉模糊集和直觉模糊数的概念及其排序的方法,引入了直觉模糊向量内积的概念,并由此提出了直觉模糊集的直觉模糊变换的方法和基于直觉模糊变换的直觉模糊多属性决策模型以及应用的步骤。用实例分析说明了该决策模型的实用性和有效性。