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.     

犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子及其在多属性决策中的应用

Bonferroni几何平均算子是信息集结问题的研究热点,其主要优点是能捕获变量间的关联性。在Bonferroni几何平均算子基础上提出犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子、广义犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子。新算子能体现变量同余下变量整体间的加权平均、余下变量相互间的加权平均,并具有退化性。验证了新算子具有幂等性、单调性、有界性等优良性质。以此为基础,提出一种犹豫模糊多属性决策方法,并通过算例验证了方法的实用性。     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

加权的概率犹豫模糊集的三维向量测度法与决策应用

为了更加精细化地描述概率犹豫模糊集,将概率犹豫模糊元中的隶属度添加相应的决策专家权重,并由此提出了加权的概率犹豫模糊集概念.用三维向量表示加权的概率犹豫模糊数,在此基础上建立了加权的概率犹豫模糊元的三维向量得分函数模型、三维向量离差函数模型、2个加权的概率犹豫模糊元的大小比较规则与距离测度模型.分别给出了属性的外部权重、内部权重以及综合权重的计算方法.在属性的3种权重条件下,运用方案的整体得分值与内部决策专家评价差异值2个因素计算方案的综合属性值,进而对各个方案排序.决策结果表明,在利用三维向量刻画加权的概率犹豫模糊集的基础上建立的决策算法不但有效可行,而且提供了一种多元化的决策方法.     

区间Pythagorean模糊几何加权Bonferroni平均算子及其应用

在区间毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)环境下,分析了几何Bonferroni平均(GBM)算子中输入变量间关联性对决策的影响,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均(IVPFGBM)算子,并讨论其性质;根据属性指标的重要程度,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何加权Bonferroni平均(IVPFGWBM)算子,利用该算子的优势提出区间毕达哥拉斯模糊多属性决策方法,并进行了算例验证.     

加权概率犹豫模糊集多属性群决策算法及应用

对于概率犹豫模糊集中的不同隶属度值赋予了决策专家的综合权重,由此构造出一种蕴含信息量更大、更方便解决决策问题的概率犹豫模糊集合——加权概率犹豫模糊集.针对加权概率犹豫模糊集中的加权概率犹豫模糊元,在使用三维点坐标进行描述的基础上建立加权概率犹豫模糊元的三维得分值模型、三维离差值模型、2个加权概率犹豫模糊元的几何距离模型以及大小判别准则.结合决策专家的综合权重与属性的综合权重提出一种确定正理想方案与负理想方案的方法,基于TOPSIS思想给出一种新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式来鉴别各方案优劣.最后,通过一个数值算例说明文中理论与方法的可行性.     

基于IVHFWHM算法的项目投资评估模型

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法.首先,基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM),提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子;其次,详细研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质;最后,建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,并通过项目投资评估问题验证提出决策模型的可行性与有效性.     

区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子及其决策应用

将q阶犹豫模糊集进行了拓展,提出了区间值q阶犹豫模糊集;并将Frank算子与区间值q阶犹豫模糊集相结合,提出了区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子。首先,基于Frank算子定义了区间值q阶犹豫模糊元的运算性质,提出了区间值q阶犹豫模糊元的得分函数、精确函数及其排序方法;其次,定义了区间值q阶犹豫模糊Frank算术平均算子、几何平均算子、有序加权平均算子以及混合平均算子,分别给出了算子的计算公式,研究了其相关性质并讨论了算子的特殊形式;最后,给出一种基于区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子的多属性决策方法,通过算例和比较分析说明了方法的可行性与有效性。该方法可以根据决策者的风险偏好态度灵活地选择参数以满足不同决策情况的要求。     

Frank算子在广义正交梯形模糊语言环境下的应用

基于广义正交梯形模糊语言变量及Frank T模和S模，定义了广义正交梯形模糊语言环境下的Frank T模和S模的运算规则。同时，给出了广义正交梯形模糊语言Frank加权算术平均算子、加权几何平均算子的具体表达形式，并证明了算子具有幂等性、有界性、单调性等性质。之后，将这些算子应用于属性权重已知且属性值以广义正交梯形模糊语言变量形式给出的多属性群决策问题中。最后，提出了两种不同的决策方法来处理多属性决策问题，并通过具体的示例验证了文中所提方法的正确性和可行性。     

梯形中智数有序几何算子及其在群决策的应用

梯形中智数是中智数的一个扩展,其主要特点是将中智数的真实程度、不确定程度以及谬误程度以梯形模糊数的形式表示.对于其集成问题,文中给出了梯形中智数两个新的集成算子,即梯形中智数有序加权几何(TNNOWG)算子以及梯形中智数组合几何(TNNHG)算子,研究了这些算子所具有的性质.并且根据实例说明了所提出的算子的合理性.进一步地给出了一种属性权重未知且属性值以梯形中智数表示的多属性群决策方法.最后通过实例分析验证了所提出的方法的有效性.     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于广义区间梯形模糊集的大学生素质评价模型

基于广义区间梯形模糊数的重心计算、广义区间梯形模糊集的有权算术集成算子和混合集成算子,建立一种新模型来处理大学生素质评价问题.算例结果显示该模型处理大学生素质评价问题是有效的.     

基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.     

犹豫模糊语言信息的主要内容探析

针对决策过程中环境的不确定性以及人类知识的有限性,提出了能够描述决策信息的不确定性、准确反映决策者偏好的犹豫模糊语言;首先从犹豫模糊语言的相关概念、运算规则、比较规则、距离测度、算子以及基于犹豫模糊语言的多准则决策方法等方面对近年来的犹豫模糊语言相关文献进行综述,然后将基于犹豫模糊语言的多准则决策方法应用到现实生活中,并给出了犹豫模糊语言的相关应用领域,以此说明对犹豫模糊语言的研究不仅具有理论意义,而且具有现实意义,最后对犹豫模糊语言的未来作出展望,指出在大数据、云计算时代,犹豫模糊语言需要与新领域相结合。     

加权犹豫模糊偏好关系及其在群体决策中的应用

考虑到犹豫模糊偏好关系更能全面地表征决策者的偏好信息, 将犹豫模糊偏好关系置于权重意义下, 定义了加权犹豫模糊偏好关系和乘性一致的加权犹豫模糊偏好关系,并设计了一种一致性调整算法, 用于检测和提高加权犹豫模糊偏好关系的一致性水平,最后给出基于加权犹豫模糊偏好关系(weighted hesitation fuzzy preference relation, WHFPR)的群决策方法, 并通过案例分析表明所提出方法的实用性和可行性。     

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．