三参数区间数调和平均算子及决策应用

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题,提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(C OWHA)算子,定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CP OWHA)算子,并将该算子进行了拓展,提出了加权调和CP OWHA(WHCP OWHA)算子、有序加权调和CP OWHA(OWHCP OWHA)算子和组合的CP OWHA(CCP OWHA)算子。进一步证明了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子均为CCP OWHA算子的特例。CCP OWHA算子同时推广了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子,CCP OWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度,而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCP OWHA算子和CCP OWHA算子,提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法有效。     

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.     

拓展的C2OWA 算子及其在不确定多属性决策中的应用

把Yager提出的连续区间数据OWA(C-OWA)算子进行拓展,提出了加权的C-OWA(WC-OWA)算子、有序加权的C-OWA(OWC-OWA)算子、以及组合的C-OWA(CC-OWA)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,分别在单人决策和群决策这两种情形下,提出了属性权重确知、且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

基于模糊C-OWA算子的模糊多属性决策方法

将连续区间数据OWA(C-OWA)算子扩展到模糊环境,提出了一些新的模糊C-OWA(FC-OWA)算子,如加权FC-OWA(WFC-OWA)算子、悲观WFC-OWA(PWFC-OWA)算子和乐观WFC-OWA(OWFC-OWA)算子,并研究了它们的一些性质.基于PWFC-OWA算子和OWFC-OWA算子,提出了属性值和属性权重为梯形模糊数的多属性决策方法.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

一种不确定型OWGA算子及其在决策中的应用

把有序加权几何平均(OWGA)算子推广到所给定的数据信息均为区间数形式的不确定环境之中,基于区间数两两比较的可能度公式和模糊互补判断矩阵公式,提出了一种不确定有序加权几何平均(UOWEGA)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。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。     

一种动态综合评价方法及应用

将有序加权算子(OWA)及其相关算子推广到时序数据集结的方法中,提出了时序加权平均(TOWA)算子和时序几何平均(TOWGA)算子两种新的算子,并应用于动态综合评价方法中.同时介绍了TOWA和TOWGA算子加权向量(即时间权向量)的确定方法.最后,将该方法用于评价西部12省市在国家实施"西部大开发"战略后6年的宏观经济发展状况,结论验证了方法的有效性.     

不确定性多属性决策的一种新方法

讨论了属性值为区间数的一类不确定性多属性决策问题。将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性本身的权重,提出了一种不同于简单加权算子(SWA)和有序加权平均算子(OWA)的新的融合算子。通过引入区间数比较的可接受度定义,给出了方案排序的一种算法。实例说明了该方法的有效性。     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

一种基于区间直觉判断矩阵的群决策方法

提出了区间直觉偏好信息的有序加权集成算子和混合集成算子;定义了区间直觉判断矩阵及其得分矩阵和精确矩阵等新概念,详细研究了它们的性质;探讨了区间直觉判断矩阵、直觉判断矩阵以及互补判断矩阵之间的关系;基于算术集成算子和混合集成算子,给出了一种决策者对决策方案的偏好信息为区间直觉判断矩阵的群决策方法;最后,利用实例对方法的有效性进行了说明.     

毕达哥拉斯模糊还原性BM算子及其决策应用

还原性是信息集成算子的一个重要性质.针对毕达哥拉斯模糊加权Bonferroni平均(BM)算子不具有还原性的情况,提出了具有还原性的毕达哥拉斯模糊BM算子,并研究了其决策应用.首先,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(PFRWBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(GPFRWBM),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.随后,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BGM算子(PFRWGBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性BGM算子(GPFRWBGM),给出它们的计算公式,讨论了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子的多属性决策方法,并通过实例和方法对比说明了所提方法的可行性.