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.     

基于模糊多属性群决策的经纱张力检测及控制方案优选

针对剑杆织机经纱张力检测及控制方案设计的评价要求,提出工程方案评价的模糊多属性群决策问题.考虑了个体专家在方案属性中的不同重要程度,将专家个体意见与群体相似度结合,计算专家意见的综合重要程度.通过专家意见集结,得到群体意见决策矩阵.利用模糊逼近理想解(TOPSIS)决策法和三角模糊数计算各方案与正负理想方案的距离以及各方案与理想点的相对接近度,确定经纱张力检测及控制最优方案.决策结果验证了该方法的可行性和有效性.     

一种模糊环境下的交互式群决策方法及其应用

本文提出一种解决多属性群决策问题的多轮交互式方法,能较好地解决复杂的不确定信息的多人决策问题,基于扩展的TOPSIS法,每个群成员对方案属性两两比较得到语言变量表示的评价结果,通过模糊三角数转换为模糊评价矩阵,设计了多轮交互过程进行评价、选择、排序逐步逼近群体的理想解、设计的群体满意度参数判断群一致性达成情况以控制交互进程;通过计算每个方案评价值到群体模糊理想解的距离,确定方案最终的群体排序,初步建立了一个交互式群体决策支持系统的方法框架,为解决结构化较差和不完全信息的多属性群决策问题提供了一种有效的方法.     

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.     

加权序数偏好下多属性群决策的TOPSIS法

对考虑每个属性下各决策者权重的决策问题,提出序数偏好下的群体理想解概念,用TOPSIS法求解.先对决策者加权,用TOPSIS法将每个属性下各备选方案的个体偏好序集结为群体排序;再对属性加权,用TOPSIS法将每个属性下的群体排序综合为备选方案的最终排序结果.以供应商选择算例说明方法的可用性,与现有方法的求解结果比较表明了方法的合理性;该方法将TOPSIS法扩展到处理具有序数偏好的多属性群决策问题,避免了逆序的产生.     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况,最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一个新的解决途径.     

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.     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

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.     

基于新的距离度量的三角模糊数多属性决策法

利用基于区间数的中心、半宽度的距离度量以及三角模糊数的水平集信息,定义了三角模糊数上一个新的距离度量,并证明了该距离满足非负性、对称性和三角不等式性质.进一步,针对三角模糊数上的多属性决策问题,利用该距离度量和模糊理想点思想,给出了一种基于新的距离度量的多属性topsis决策方法.最后,给出应用实例,并验证了该方法的合理性、有效性.