基于区间直觉模糊数Choquet积分算子的TOPSIS方法

针对区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种区间直觉模糊(IVIF)Choquet积分算子,结合传统的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,对TOPSIS算法进行改进来处理区间直觉模糊数之间的相容性问题.该方法利用隶属度和非隶属度以获得专家对属性的肯定性评价,根据重要性权重排序函数,构造了基于区间直觉模糊数的海明距离Choquet积分算子,最后,通过一个实例证明该方法的有效性和可行性.     

基于决策者风险态度的直觉模糊多属性决策方法

根据直觉模糊多属性决策的特征,引进反应决策者风险态度的风险参数,构造融决策者风险态度、得分函数和精确函数为一体的综合得分函数,并依据综合得分函数得到一种排序直觉模糊数的新方法,再结合直觉模糊加权平均算子提出一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例说明该决策方法的可行性和有效性.     

基于多伴随直觉模糊粗糙集的三支决策

决策粗糙集提供了处理不确定数据和风险数据决策问题的一个新方法,基于决策粗糙集的三支决策理论是典型的风险决策理论的推广.传统的直觉模糊粗糙集采用一对三角模与蕴涵算子来构造逻辑算子,未考虑属性之间的差别,而多伴随直觉模糊粗糙集采用多个伴随对构造逻辑算子,更好地体现了用户偏好.构造了多伴随直觉模糊粗糙集模型,研究了基于多伴随直觉模糊粗糙集的三支决策.首先,定义了乐观多伴随直觉模糊粗糙集,并用于处理直觉模糊数的复杂计算问题;然后利用隶属函数和非隶属函数计算损失函数,通过期望损失函数对事件对象进行评估,进一步构造了相应的三支决策模型;基于期望损失函数值最小的原则诱导出三支决策,并得到相应决策的风险值.此模型中期望损失函数的构造是基于支持度与非支持度两种度量的综合讨论,考虑更全面,更能有效地反映实际生活情况,满足用户偏好.最后用医学诊断的例子来验证该模型的有效性.     

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。     

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.     

模糊线性规划中模糊目标系数的隶属函数的确定

针对模糊线性规划问题中的模糊目标系数的确定,提出了一种两阶段方法.在第一阶段,利用线性插值技术得到一个粗糙的隶属函数;在第二阶段,利用决策者过去的决策来提高所得隶属函数的精确度.     

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.     

模糊目标线性规划—EXPERTONS法及其应用

本文提出了一种解决具有模糊系数目标函数的线性规划方法。为了求得问题的满意解,作者引入EXPERTONS,代替传统的隶属函数,以解决不同决策者存在不同解的困难;最后就其在经济计划工作中的应用作举例说明。     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

模糊多准则决策的交互模糊线性规划算法

基于决策者的线性效用函数和部分偏好信息建立模糊线性规划模型来帮助决策者选择最满意的决策方案,提出了一种处理有限方案模糊多准则决策问题的交互式模糊线性规划算法.