基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知或属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策问题,基于偏差极小化的思想,给出了相应的决策分析方法。首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后分别对权重信息未知或权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策方法进行了研究,给出了基于最小偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,基于区间直觉模糊数加权平均(IIFWA)算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval valued intuitionistic fuzzy, IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval valued intuitionistic fuzzy number, IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。     

基于FV-OWA算子的不确定多属性决策方法

对基于模糊数Vague集的不确定多属性决策方法进行了研究.定义了模糊数Vague值的一些运算法则,基于这些法则,给出了一种模糊数Vague值的有序加权平均(FV-OWA)算子.基于FV-OWA算子,提出了一种属性权重完全未知、且方案的属性评估信息以模糊数Vague值形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知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。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重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,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,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评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。     

三种基于理想点的不确定多属性决策优化模型

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,提出了3种基于理想点的最优化决策模型。通过对这3种模型的求解,可获得属性的权重,进而给出了相应的对方案进行择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的多属性决策问题提供了新途径。最后用实例对该方法进行了说明。理论分析和数据结果表明了方法的可行性和有效性。     

FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

不确定型多属性决策的权系数确定及其应用

研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,提出了一种基于区间数相离度的不确定型多属性决策权系数确定方法——标准差和平均差极大化方法,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。     

基于属性重要性的多属性客观权重分配方法

针对属性权重完全求知且属性值以连续值形式给出的无决策属性的多属性决策问题,提出了利用属性重要性来进行客观权重的分配方法。该方法根据模糊聚类技术与粗糙集中的相对正域理论,论述了如何从客观数据中根据属性重要性确定各属性的客观权重。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

三参数区间数据信息集成算子及其在决策中的应用

研究了三参数区间数据信息的集成问题.基于连续区间数据有序加权平均(C-OWA)算子和有序加权几何(C-OWG)算子,定义了连续三参数区间数据有序加权平均(CP-OWA)算子和有序加权几何(CP-OWG)算子,并将这两种算子进行拓展,提出了加权的CP-OWA(WCP-OWA)算子和加权的CP-OWG(WCP-OWG)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,提出了一种属性权重和属性值均以三参数区间数形式给出的不确定多属性决策方法,该方法利用CP-OWA算子对三参数区间数属性权重进行处理,利用WCP-OWA算子或WCP-OWG算子对三参数区间数属性值进行集成.最后,进行了实例分析.     

Two-phase TOPSIS of uncertain multi-attribute group decision-making

To solve the uncertain multi-attribute group decisionmaking of unknown attribute weights, three optimal models are built to decide the corresponding ideal solution weights, standard deviation weights and mean deviation weights. The comprehensive attribute weights are gotten through the product of the above three kinds of weights. And each decision maker's weighted decision matrices are also received by using the integrated attribute weights. The closeness degrees are also gotten by use of technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) through dealing with the weighted decision matrices. At the same time the group decision matrix and weighted group decision matrix are gotten by using each decision-maker’s closeness degree to every project. Then the vertical TOPSIS method is used to calculate the closeness degree of each project. So these projects can be ranked according to their values of the closeness degree. The process of the method is also given step by step. Finally, a numerical example demonstrates the feasibility and effectiveness of the approach.     

区间灰数群决策中决策者和属性权重确定方法

研究区间灰数信息的多属性群决策中决策者和属性的权重问题.为解决决策者给出的属性值蕴含的客观权重和主观权重冲突的问题,利 用各方案与理想方案间的灰色关联度和极大熵原理建立规划模型求出属性的客观权重,并结合主观权重求得属性的综合权重;基于群体 意见的一致性要求和信息分布的特点,依据极大熵思想及各决策者关于方案的综合指标值与群体综合指标均值间的灰色关联度建立模 型求出各决策者的权重.在此基础上提出了区间灰数信息的群集结方法.算例验证了此方法较于其他方法更加合理.     

灰色风险型多属性群决策方法

对一类权重信息未知并且属性值为区间灰数的灰色风险型多属性群决策问题进行了探讨,提出了一种基于理想矩阵的相对优属度决策方法.首先,利用属性值为区间灰数这一特性,将灰色系统理论的思想和方法与经典风险决策方法相融合,构建了决策系统中各方案之间的关联度公式以及优化模型,合理地解决了属性权重未知问题.然后综合考虑决策者群体的主观偏好,通过构造理想矩阵,借助每一方案决策矩阵与理想矩阵、负理想矩阵的综合加权距离获得每个方案相对于理想方案的优属度,再由优属度的大小对方案的优劣进行排序.应用实例说明了所提出决策方法的合理性和算法的有效性.为解决灰色风险型决策问题提供了一种新思路.     

A MULTI-ATTRIBUTE LARGE GROUP EMERGENCY DECISION MAKING METHOD BASED ON GROUP PREFERENCE CONSISTENCY OF GENERALIZED INTERVAL-VALUED TRAPEZOIDAL FUZZY NUMBERS

In this paper,a new decision making approach is proposed for the multi-attribute large group emergency decision-making problem that attribute weights are unknown and expert preference information is expressed by generalized interval-valued trapezoidal fuzzy numbers(GITFNs).Firstly,a degree of similarity formula between GITFNs is presented.Secondly,expert preference information on different alternatives is clustered into several aggregations via the fuzzy clustering method.As the clustering proceeds,an index of group preference consistency is introduced to ensure the clustering effect,and then the group preference information on different alternatives is obtained.Thirdly,the TOPSIS method is used to rank the alternatives.Finally,an example is taken to show the feasibility and effectiveness of this approach.These method can ensure the consistency degree of group preference,thus decision efficiency of emergency response activities can be improved.     

Method for uncertain multi-attribute decisionmaking with preference information in the form of interval numbers complementary judgment matrix

The uncertain multi-attribute decision-making problems because of the information about attribute weights being known partly, and the decision maker's preference information on alternatives taking the form of interval numbers complementary to the judgment matrix, are investigated. First, the decision-making information, based on the subjective uncertain complementary preference matrix on alternatives is made uniform by using a translation function, and then an objective programming model is established. The attribute weights are obtained by solving the model, thus the overall values of the alternatives are gained by using the additive weighting method. Second, the alternatives are ranked, by using the continuous ordered weighted averaging (C-OWA) operator. A new approach to the uncertain multi-attribute decision-making problems, with uncertain preference information on alternatives is proposed. It is characterized by simple operations and can be easily implemented on a computer. Finally, a practical example is illustrated to show the feasibility and availability of the developed method.     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.