基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策

针对多部门协同应急决策带有不确定性和偏好性的多属性决策问题,提出了一种基于概率语言赋权交叉熵信度分配的应急决策方法。首先,采用能充分表达不确定决策信息的概率语言术语集(probabilistic linguistic term set, PLTS)刻画属性指标,并将其作为证据推理算法中的证据信息。同时,从认知科学的角度考虑由部门跨领域及专业偏好等特点造成的证据不确信问题,对证据折扣系数表达式进行改进,构建基于概率语言赋权交叉熵的Mass函数。然后,利用递归算法对多部门多指标形成的证据信息进行合成,得到各方案的综合评估信息。最后,通过算例分析验证了方法的有效性和实用性。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

概率语言PROMETHEE方法及其在医疗服务中的应用

由于现实情况的复杂性与人类思维的模糊性,决策过程中往往需要多个决策者的参与,而且决策者可能会使用多个权重不同的语言术语来表达对方案的偏好.作为一种新型的描述语言偏好信息的方式,概率语言集可以反映出所有可能的重要程度或权重不同的语言术语,且允许语言术语的概率信息分布不完整.因此概率语言集可以更精确地表达决策者的偏好.利用概率语言集表示决策者的偏好,提出了一种概率语言PROMETHEE多属性群决策方法.最后,用评估医疗机构服务满意度的案例来论证该方法.     

基于熵权的模糊物元决策

熵权是根据评价指标及其属性值的固有信息确定的.根据Vague集理论和物元理论,结合信息熵的概念,将熵权引入模糊物元决策中,介绍了Vague集的相关概念,定义了Vague复合物元.根据Vague排序函数定义熵权,并确定了模糊物元决策的理想解.在同时考虑专家权重和熵权的基础上,对各方案物元进行了综合评价.最后,以1个具体的数例说明如何运用本文所提出的方法.     

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.     

信息不完全的多准则决策的SIR方法

在决策中,存在准则值不准确、不确定、不能决定和准则权系数信息不完全的多准则决策问题,针对此类问题,提出了一种信息不完全的多准则决策的优劣势排序方法。该方法首先构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,得到方案的全局优势度和劣势度,利用权系数的不完全信息构建相应的最优化模型,求解最优化模型得到优势度和劣势度的变化区间,利用区间数的排序方法得到方案集的一个部分排序或完全排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

区域投资环境评价的Fuzzy群体多准则决策方法

区域投资环境评价是一种信息不完全确定的多准则决策问题.针对这类问题,利用传统TOPSIS方法的基本思路,提出了一种信息不完全确定的Fuzzy群体多准则决策方法.在该方法中.首先对每一决策者,利用TOPSIS方法进行方案的准则集成,求解多目标优化模型得到各准则的权系数,并计算方案的准则集成值;然后进行方案的群体集成,通过求解线性规划模型得到决策者的权重,进而得到方案集的整体排序.最后用实例验证了方法的可行性和有效性.     

基于证据推理的信息不完全的多准则排序方法

针对有训练集的准则权系数信息不完全确定且准则值信息不完全或缺失的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法首先通过证据推理算法将方案的准则值集成,然后将效用值集成,结合准则权系数和等级效用的不完全确定信息和训练集的排序等建立非线性规划模型,利用遗传算法来求解非线性规划模型,得到各准则的权系数和各等级效用值,进而得到整个方案集的排序.最后用实例说明该方法的有效性和可行性.     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

群决策中模糊偏好集结的软技术

本文在作者文献［７］的基础上,集中探讨模糊语言偏好下群体决策的间接求解软技术．首先给出两个模糊集间的符合度及其熵等概念,并采用这两种方法构造模糊语言偏好集结的软技术．接下去应用模糊期望和模糊语言多数的技术,给出群体决策间接解的生成技术;最后给出实例计算说明．该模型主要特点是以熵作准则,以符合度作为尺度,形成群决策的间接求解方法.     

Multi-attribute decision making model based on optimal membership and relative entropy

To study the problems of multi-attribute decision making in which the attribute values are given in the form of linguistic fuzzy numbers and the information of attribute weights are incomplete, a new multi-attribute decision making model is presented based on the optimal membership and the relative entropy. Firstly, the definitions of the optimal membership and the relative entropy are given. Secondly, for all alternatives, a set of preference weight vectors are obtained by solving a set of linear programming models whose goals are all to maximize the optimal membership. Thirdly, a relative entropy model is established to aggregate the preference weight vectors, thus an optimal weight vector is determined. Based on this optimal weight vector, the algorithm of deviation degree minimization is proposed to rank all the alternatives. Finally, a decision making example is given to demonstrate the feasibility and rationality of this new model.     

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.     

带有方案偏好信息的多指标决策法

本文讨论了对方案有偏好信息的多指标决策，给出了五级标度的方案偏好赋值法，同时建立了一种兼顾方案偏好信息和客观信息熵方案值的优化决策模型。从而为多指标决策问题提供了又一合理可行的决策方法。     

多目标决策的逼近方法（Ⅰ）：理论分析

本文将函数序列的ｖ－收敛性（ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ）推广到向量值函数，在ｖ－收敛性的条件下得到了给定的多目标决策问题的近似弱有效解集的下半连续性并给出了若干容易验证的充分条件．在一致收敛性和不变凸性（ｉｎｖｅｘｉｔｙ）的条件下得到了近似有效解集的连续性．作为本文一般性结果的应用，得到了求解多目标ｍｉｎｉｍａｘ（最小最大）问题的一种有效的逼近方法：极大熵方法的收敛性质．