FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。     

一种FOWG算子及其在模糊AHP中的应用

给出了三角模糊数两两比较的可能度公式 ,研究了它的一些优良性质。基于可能度公式 ,提出了一种模糊有序加权几何平均 (FOWG)算子。利用该算子对模糊AHP中以三角模糊数判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结 ,而且 ,基于FOWG算子及互补判断矩阵的排序公式 ,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性。     

三角模糊数互补判断矩阵排序方法研究

研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题．提出了三角模糊数一致性互补判断矩阵等概念，建立了一个线性目标规划模型．通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序．最后给出了一个算例．     

一种三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

互补判断矩阵是决策者给出两两方案比较的一种偏好信息形式 ,有关此方面决策问题的研究近年来引起了重视。针对一类带有三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题 ,提出了一种新的排序方法。首先给出了关于三角模糊数互补判断矩阵的概念和三角模糊数的运算规则 ,然后在此基础上 ,通过计算三角模糊数期望值的方法来得到每个方案的排序值 ,从而进行方案的排序。该方法具有简单、实用的特点。最后通过一个算例说明了提出的排序方法。     

残缺信息下的三角模糊数互补偏好群决策研究

研究残缺互补判断矩阵排序方法问题.分析了三角模糊数互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换关系,给出了三角模糊数互补判断矩阵加性一致性的概念,提出了残缺三角模糊数互补判断矩阵的一个最小二乘群决策排序模型,并研究此模型解的存在性条件,将残缺型判断矩阵的群决策排序模型推广到完全信息群决策与单人决策情形.最后给出了一个算例.     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序

研究三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序问题.从加性一致性角度,讨论了三角模糊数互补判断矩阵与三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转化关系,建立了一个基于最小方差的多层次非线性规划模型.通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量,并利用三角模糊数期望值公式对决策方案的权重向量进行排序.最后通过算例验证该方法的可行性和有效性.     

一种改进的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

在传统的三角模糊数互补判断矩阵排序方法的基础上,结合三角模糊数均值的概念,提出了一种改进的排序方法。该方法通过三角模糊数互补判断矩阵以及相应的概率分布矩阵,计算得到模糊均值矩阵,从而将三角模糊数互补判断矩阵的排序问题转换为模糊均值矩阵的排序问题,然后对模糊均值矩阵利用权的最小平方法计算排序向量。通过计算三角模糊数均值,有效地减少了判断过程中的不确定性。给出了该方法的具体应用步骤,仿真算例表明该方法易于实现,具有很好的可操作性。     

Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的一致性和排序研究

研究Ⅰ型不确定数(区间数,三角模糊数和梯形模糊数)互补判断矩阵的一致性和排序方法.首先引入Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的定义,然后给出一致性Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的定义,并给出构造一致性Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的方法.为了进一步研究一致性和排序方法,引入期望值矩阵的概念,并且基于期望值矩阵实现对方案排序.最后给出两个算例.     

权重信息完全未知且对方案有偏好的多属性决策法

研究了属性权重信息完全未知且决策者对方案有偏好的多属性决策问题. 针对决策者对方案的偏好信息以互补判断矩阵形式给出的情形, 基于互补判断矩阵, 利用线性转换函数将决策信息一致化, 然后建立了一个优化模型, 进而给出了一种相应的决策方案排序方法. 最后进行了实例分析.     

模糊互补判断矩阵排序的一种算法

对模糊一致性判断矩阵转换公式的参数进行了对比分析，给出了模糊互补判断矩阵排序的一个通用公式，并且把它推广到群体决策的情形，该公式不仅充分包含了模糊一致性判断矩阵的优良特性及其判断信息，而且所需计算量小、简洁、合理、有效，在实际应用中将给人们带来很大的方便，最后进行了算例分析。     

多属性决策中四类偏好信息的一种集成途径

研究了偏好信息以不同形式给出的多属性决策问题 .基于不同类型偏好信息之间的转换公式 ,将四类常见的偏好信息 (即偏好次序型、效用值型、互补判断矩阵型、互反判断矩阵型 )一致化 ,然后利用互补判断矩阵的排序公式对决策方案进行排序 .最后进行了算例分析.     

基于期望值的模糊多属性决策法及其应用

研究了属性值以及决策者对方案的偏好信息均以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题.定义了期望值决策矩阵的概念,对于权重信息完全未知或只有部分权重信息的情形,给出了一种基于期望值的模糊多属性决策方法.该法的特点是:既能充分利用已有的模糊客观信息,又能尽可能地满足决策者的主观愿望.最后把该法应用于解决虚拟企业的合作伙伴选择问题.