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。     

论动态直觉模糊数的灰色关联多属性决策方法

针对直觉模糊数随时间变化的影响,研究了时间权重和属性权重完全未知的直觉模糊数的多属性决策问题,结合灰色关联分析法定义了相对关联系数和相对关联度。首先由logistic曲线模型得到时间权重确定公式,根据每个方案的属性与理想解的距离,构造相对关联系数矩阵,建立多目标规划模型来确定属性的权重,并根据相对关联度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该算法可行,且择优区分度更好。     

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.     

基于区间值直觉模糊集新模糊度的模糊熵及其应用

为进一步研究区间值直觉模糊集的模糊熵及其应用,将区间数的距离引入到区间值直觉模糊集的模糊度定义中并修改已有的模糊熵公理化定义,研究结果:(1)提出了区间值直觉模糊集的新模糊度定义,其更能反映模糊度的本质且是直觉模糊集的模糊度定义的推广;(2)提出了区间值直觉集的模糊熵的一系列诱导定理和一系列熵公式;(3)基于熵权法提出了在属性权重向量和专家权重向量完全未知、偏好信息为区间值直觉模糊集环境下不确定多属性群决策问题的解决方法,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

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。     

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.     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

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.     

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.     

基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的混合评价信息供应商选择决策

针对主客观混合评价信息的供应商选择决策问题,提出一种基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的群决策方法。在确定供应商选择决策指标体系的基础上,将不同类型的主观评价信息统一转化为直觉模糊数,基于新的得分函数及单个决策者与决策群体的评价偏差确定决策者权重。把转化为直觉模糊数的规范化客观评价信息与群体直觉模糊主观评价信息合并,并采用直觉模糊熵确定各属性权重。根据直觉模糊数之间的交叉熵距离度量,采用灰关联法实现对备选供应商的排序择优。制造类企业供应商选择算例表明所给方法的合理有效性。     

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.     

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．     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

基于期望值的区间直觉模糊多属性决策方法及其应用

研究属性权重信息完全未知和部分已知,且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数的多属性决策问题.基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后利用区间直觉模糊数加权平均算子对区间直觉模糊信息进行集结,根据得分函数和精确函数对方案进行排序.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

基于Jaynes最大熵的模糊多属性群决策投影方法

为了解决属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,采用基于Jaynes最大熵原理的投影偏差模型确定指标权重,运用基于多准则妥协解排序法的妥协解排序框架实现决策过程。首先运用区间直觉模糊集表达决策者的犹豫模糊评价信息,然后运用集成算子获得综合决策矩阵,再运用Lingo11~求解获得属性权重,利用信息集结获得备选方案的加权投影,最后根据方案的最大群效应值、最小后悔值和综合指标值进行方案排序。实验显示,方案的排序结果与其它方法保持一致,趋势图显示此方法计算的各方案综合指标值变化趋势更明显。分析表明,该方法避免了其他权重确定方法的不足之处,消除了计算过程中的折衷损失,适用于属性权重完全未知的多属性群决策方案排序问题的评价。     

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。     

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。     

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.