基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

基于模糊层次分析的工业企业经济效益评价

多层次、多目标决策问题在决策过程中容易出现信息缺损等影响决策的因素,而决策者的主观经验和判断可为其提供重要的信息;为评价此类问题提出一种基于三角模糊数和层次分析的模糊层次分析法,该方法将普通评判矩阵改为模糊评判矩阵,将一般数改为三角模糊数后勿需检验矩阵的一致性,可直接计算得出各指标权重和最终评价结果的模型;为确保结果的有效性,将模型的评判结果作为BP神经网络的输入,检验模糊层次分析法构建的模型在应用的过程中是否存在误差,若误差不在规定范围内则重新构造模糊评判矩阵;此外,从主客观两个方面对模型进行了分析,保证了方法的科学性和合理性,为多层次、多目标决策问题提供了有用的模型。     

基于一种新函数的TODIM方法犹豫模糊多属性决策

针对权重信息部分已知、属性评估值是犹豫模糊数或区间犹豫模糊数的多属性决策问题,提出一种基于新测度函数的TODIM方法.利用最大偏差法和经典TODIM方法,通过比较最终的感知函数值对决策问题进行排序,得出感知函数值越大方案则越优.该测度函数可简化运算且避免含参变量的随意性,利用其在理财或股票投资等领域进行多属性决策时,能充分考虑投资者的心理诉求及其他综合因素,给决策者提供一种效益可达最高的方案.仿真实例证明了此方法的合理性.     

基于群体理想解的三角模糊数群体多属性决策

为求解群体多属性决策问题,提出属性值为三角模糊数的一种群体多属性决策法.该方法首先引入依赖于评价属性和专家个体判断相似度的专家权重思想,以反映专家在不同评价属性中的综合重要性程度;其次采用理想点法对每个单一评价属性将专家个体判断集结成专家群体判断,构造出关于方案集的群体判断决策矩阵;最后定义三角模糊数正负群体理想方案,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的群体理想解算法.通过算例分析说明了该方法的可行性.     

电网建设项目风险评估的模糊层次分析模型及其应用

电网建设项目的风险评估通常要面对一个由互相关联的多个部分构成的复杂系统,这种复杂系统的决策属于多因素决策问题,其解决的关键在于如何确定最优解。本文首先介绍了电网建设项目的风险识别的标准,然后基于三角模糊数的模糊层次分析法,在多专家指标权重评价的基础上,对评价准则形成一系列权重组合,采用重心法和双系数法对备选方案的三角模糊数进行排序,获得电网建设风险评价的结论。     

属性值为三角模糊数的多属性决策研究

针对一类模糊多属性决策问题,当属性权重为已知实数且属性值为三角模糊数时,本文提出了一种基于优先关系的决策方案,该方法通过直接应用三角模糊数的排序方法,对决策的方案来进行排序,从而使得运算过程更加简便。最后用例子说明该决策方法的可行性和有效性。     

基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

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。     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

基于直觉模糊积分的多属性决策方法

为了研究多属性决策问题中决策属性间存在的关联因素对决策方案的综合评价问题,引入模糊测度的概念,给出直觉模糊积分的定义,并讨论其性质。在此基础上,提出了一个基于直觉模糊积分的多属性群决策方法,并通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

构建区间数排序准则下的多属性群决策理论与实践

针对多属性群决策问题,构造区间数表达属性值并用区间数熵值法确定属性权重;建立区间数排序模型,利用各方案中加权的属性优劣个数进行比对决策.基于此,提出一种区间数排序准则下的多属性群决策方法.最后通过实例对决策过程做了详细说明,结果表明该决策理论指导实践科学有效.     

基于LGIOWA算子的方案优选问题的分析

采用不确定语言型决策方法来解决方案优选等具有多属性的模糊群决策问题,给出了一种模糊语言评估标度相应的三角模糊数表达方式,提出了LGIOWA算子,及其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结多属性群决策信息的方法。利用该方法较好地解决了方案优选问题中的一些难点,最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。     

用层次分析法进行多属性决策

多属性决策是对具有多个属性的多个方案进行评价及择优的决策问题.层次分析法是一种较好的非数学模型法的决策方法,是一种决策思维方式,能对社会经济领域内不同因素进行测度,这种方法具有自然、灵活、易于理解的特点,并能很好的统一于现有的理论体系之中,为实际决策者所能接受并能解决他们的问题,体现了人们决策思维的基本特征:分解、判断、综合.本文介绍了层次分析法的基本步骤,层次分析法的应用实例,总结了层次分析法的优点和局限性.     

项目投资选择模型的左右得分型TOPSIS法

由于决策者知识的局限性和现实决策问题的复杂性,某些多属性决策问题的属性值常需要模糊数刻画。三角模糊数是一类有效刻画模糊属性值的一类模糊数,于是针对属性值为三角模糊数的项目投资选择问题,提出了一类新的多属性决策方法。其具体步骤是:首先利用左右得分的基本思想将规范化的三角模糊数定义左右得分,进而将决策矩阵转化为基于得分的区间数决策矩阵,最后依据TOPSIS法的基本思想对备选方案进行排序和择优。文末通过实际例子说明本文所提出的方法的有效性和实用性。     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

模糊多准则VIKOR决策的结构元方法

为解决备选方案中属性值及各属性权重均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,采用模糊结构元理论的模糊VIKOR方法.以最接近理想解为基本思想,简化模糊数的复杂运算,引入模糊数的结构元加权特征值和序关系,将三角模糊数决策矩阵转化为实数矩阵.给出模糊VIKOR方法的步骤,通过排序分析得出多属性决策的最优解.运用到运输问题上,不仅对运输问题中的路径选择起到参考,同时也证明了该方法的有效性和可行性.     

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.     

基于直觉模糊值Sugeno积分算子的多属性群决策

针对现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题,提出了一种基于直觉模糊值模糊积分的多属性群决策方法. 并基于直觉模糊值模糊测度,提出了一种直觉模糊值Sugeno积分算子,讨论了该算子的性质,给出了基于该算子的多属性群决策方法与途径. 通过实例分析说明了该方法的具体应用及计算过程.     

基于方案偏好关系的直觉模糊MADM方法

给出属性值为直觉模糊数,属性权重完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题的决策方法.通过建立一个模糊期望值的线性规划模型来确定属性的权重,基于简单加权法则来计算方案综合期望值.利用比较期望值大小的方法对方案进行排序.最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性.