基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

基于相对优势度的区间直觉模糊多属性决策方法

基于区间数的相对优势度,提出了区间直觉模糊数的相对优势度概念。通过构建区间直觉模糊数比较的相对优势度矩阵,结合基于互补判断矩阵的排序公式,给出了一种区间直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到属性权重未知的区间直觉模糊多属性决策当中。通过算例分析说明了该方法的有效性和可行性。     

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．     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

排序决策的直觉模糊数方法

为了更细腻地描述作为比较评价的语言信息,用一个直觉模糊数表示两两对象的比较评价,将直觉模糊数表示为由上理想模糊数和下理想模糊数的二元模糊数组,定义了关于直觉模糊数的一种运算并且给出了基于结构元表示的排序比较方法;在排序决策过程中,通过对相对属性判断值的规范化处理完成对一组对象的排序,实现了优选的目的.结果表明:通过下、上理想模糊数将结构元理论应用到直觉模糊数上,简化了计算,同时直觉模糊数在表达信息上考虑人的犹豫度,使得在表达语言信息上较模糊数更贴近现实,排序结果自然更精确.     

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.     

基于距离模型的动态直觉模糊多属性决策方法

针对已知各决策时段的时间权重,以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,利用直觉模糊加权算子对各时段的评价值进行集成,得到综合评价值,同时构建直觉模糊集的记分函数,充分考虑和挖掘直觉模糊犹豫指数部分的信息,以提高对直觉模糊数评价的准确性。利用记分函数确定直觉模糊多属性决策指标集的正负理想点,避免采用绝对优的点或绝对劣的点进行评价引起偏差,并由此构造基于距离公式的排序模型,对整个方案集进行排序并择优。最后利用实例验证该方法的实用性与可行性。     

基于一类新的直觉模糊熵的直觉模糊多属性决策法

针对属性权重完全未知且属性值为直觉模糊数的多属性决策模型,提出了一个新的决策方法。该方法首先通过构造一类新的直觉模糊熵,然后利用该直觉模糊熵计算各个属性权重,进而提出了基于直觉模糊相似的TOPSIS决策法。为说明方法的有效性和实用性,给出了一个智能手机购买选择问题的例子进行说明。     

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MADM问题的GRA法

针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。     

基于算数平均值的直觉模糊集合的相似度

从几何的角度出发,依据犹豫度将直觉模糊数转化为一个等腰直角三角形,把2个直觉模糊数之间的相似度定义为对应的等腰直角三角形对应点距离的平均值.在此基础上,引入了2个直觉模糊集的相似度,证明了它们都满足相似性公理.通过数值实例与已有的直觉模糊集的相似度进行比较,结果表明该相似度具有一定的优越性.最后,给出了该相似度在模式识别中的应用实例.     

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.     

直觉模糊语义匹配的相似性度量

首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念和运算,综合考虑其隶属度函数与非隶属度函数两个因素的影响,通过对Zadeh模糊集相似度的计算模型进行扩展,给出了直觉模糊语义匹配的相似度的几种扩展计算方法,即最大最小法、算术平均最小法、几何平均最小法、相关系数法、指数法等,并举例阐明其应用,从而使直觉模糊语义匹配度的计算方法得到进一步拓广。最后,研究了直觉模糊相似关系,证明了直觉模糊相似矩阵的一个定理。     

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.     

系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．     

区间值直觉Fuzzy度量空间及其完备性

给出区间值直觉Fuzzy数的定义，并引入区间值直觉Fuzzy数间的区间值直觉Fuzzy距离，建立区间值直觉Fuzzy度量空间并讨论其完备性．进一步对n维区间值直觉Fuzzy度量空间作了相应的讨论．