一种新犹豫模糊符号距离及其应用

研究了属性权重部分已知的犹豫模糊多属性决策问题.针对犹豫模糊元中为便于计算添加的多余数值影响方案排序等问题,提出一种新的犹豫模糊决策方法.首先,提出一种新的犹豫模糊元得分函数与犹豫度.基于此,构造一种新的犹豫模糊符号距离,对犹豫模糊元中添加的多余数值具有很好的鲁棒性.其次,基于max-min算子思想,建立属性权重优化模型.最后,将新的犹豫模糊符号距离应用于求解多属性决策问题中,并通过算例说明所提方法的可行性与有效性.     

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。     

基于诱导型区间直觉模糊混合算子的群决策方法

针对属性值以区间直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了两种融合信息更加全面的诱导型区间直觉模糊混合集结算子.利用提出的区间直觉模糊数的熵值度量方法来确定诱导变量,并结合基于支持度的数值依赖型集结算子,通过综合考虑位置、数据自身重要性及信息包含量,提出了诱导型区间直觉模糊混合平均(Ⅰ-ⅡFHA)算子和诱导型区间直觉模糊混合几何(Ⅰ-ⅡFHG)算子,分析了相关性质,进而给出一种区间直觉模糊多属性群决策方法,实例研究表明了所研方法的适应性与有效性.     

基于前景理论的勾股模糊多属性决策

针对属性值为勾股模糊数,属性权重未知的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的决策方法.首先考虑了犹豫度对隶属度和非隶属度的不同影响,本文将勾股模糊数转换成勾股模糊数直角三角形,并提出了基于勾股模糊数直角三角形几何中心距离测度.利用前景理论,以双参考点的选择均衡综合前景值,构建前景决策矩阵.结合前景决策矩阵及属性权重,计算各方案的综合前景值,并以此对方案进行排序.最后通过实例验证该方法的实用性和有效性.     

不确定集结算子及其在多属性决策中的应用

针对方案评估中属性信息的不确定性,提出了一个基于不确定信息的多属性集结算子。该算子将有序加权平均(OWA)算子和广义平均算子相结合而成的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到不确定的环境中,提出了一个广义不确定有序加权平均(GUOWA)算子。并且给出了基于GUOWA算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

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TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。     

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.     

基于误差传递和隶属度的动态灰靶多属性决策

针对当前区间数动态多属性决策方法存在的不足,提出了一种基于误差传递和隶属度的动态灰靶多属性决策方法。该方法从区间数型属性值的误差视角,运用误差传递模型确定了属性权重区间;考虑决策目标在时序上的差异性和波动性,引入时间度的概念,并基于最大熵原理和方差最小的思想,建立了多目标非线性规划模型确定时间权重;依据灰靶理论计算各方案的正负靶心距,并采用相对隶属度法对各时间段的正负靶心距进行集结,得到备选方案的优劣性排序。以突破性技术创新研发联盟伙伴选择为例,验证了该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于犹豫模糊集统计相关系数的多源异类数据融合识别

为解决由犹豫模糊数、直觉模糊数、区间数和实数4类基本数据组成的多源异类数据的融合识别问题,在犹豫模糊框架内,提出犹豫模糊集相关系数计算方法进行识别判定。首先,将多源异类数据用犹豫模糊数统一描述;其次,分析现有的犹豫模糊集相关系数的局限性,提出了既满足统计学直觉,又不需要各犹豫模糊数中隶属度个数相同,并具有更强数学概念的犹豫模糊集统计相关系数;最后,应用到多源异类数据的融合识别中,利用最大相关系数准则进行识别判定。仿真算例对比分析验证了犹豫模糊集统计相关系数的有效性,并具有精度高、区分度好的优点。     

Dual hesitant fuzzy information aggregation with Einstein t-conorm and t-norm

Dual hesitant fuzzy set (DHFS) is a new generalization of fuzzy set (FS) consisting of two parts (i.e., the membership hesitancy function and the non-membership hesitancy function), which confronts several different possible values indicating the epistemic degrees whether certainty or uncertainty. It encompasses fuzzy set (FS), intuitionistic fuzzy set (IFS), and hesitant fuzzy set (HFS) so that it can handle uncertain information more flexibly in the process of decision making. In this paper, we propose some new operations on dual hesitant fuzzy sets based on Einstein t-conorm and t-norm, study their properties and relationships and then give some dual hesitant fuzzy aggregation operators, which can be considered as the generalizations of some existing ones under fuzzy, intuitionistic fuzzy and hesitant fuzzy environments. Finally, a decision making algorithm under dual hesitant fuzzy environment is given based on the proposed aggregation operators and a numerical example is used to demonstrate the effectiveness of the method.     

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。     

区间数多指标决策的相对隶属度法

对区间数多指标决策问题 ,基于模糊集下论给出一种新的处理方法 :相对隶属度法 ,首先 ,构造优等与劣等方案 ,借助每一方案与优、劣等方案的综合加权距离求得每个方案相于优等方案的隶属度 ,再按隶属度的大小进行决策 ,该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难。通过分析表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后 ,给出算例说明其应用     

基于距离熵的应急决策层信息融合方法

通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.     

社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.     

特征匹配驱动的IVIFSs相似性测度模型研究

直觉模糊集(intuitionistic fuzzy sets,IFSs)的隶属关系表征并不完全适用于区间直觉模糊集(interval-valued intuitionistic fuzzy sets, IVIFSs),故其相似性测度模型与特征条件难以实现完全匹配。首先,运用记分函数和精确函数来刻画IVIFSs的特征条件,分析了现有IVIFSs相似性测度模型与特征条件匹配的冲突性;其次,基于其几何距离和重心设计了一种新的IVIFSs相似性测度模型;最后,通过理论证明和实证研究分析了该模型的优越性和应用价值。     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于改进调节变量主成分权重的广义灰靶决策模型研究

在现实生活中，由于信息的不完全性和认知的不充分性，多数决策对象具有强烈的多源不确定性特点，存在多种不确定性因素共存的现象.针对目前灰靶决策模型未充分考虑决策对象多种不确定性因素共存的局限，以及确定决策指标权重时未深入探讨指标间相关性的问题，首先引入广义灰数的表征形式对指标属性值进行统一表征，并提出广义灰数的一致效果测度模型，然后根据传统主成分分析法确定权重时所存在的二次加权放大问题，揭示指标差异性与相关性对二次加权的影响，通过改进调节变量对原始主成分权重进行修正，接着将传统的灰靶决策模型扩展为广义灰数形式，构建基于加权欧式距离的广义灰靶靶心距模型，并据此建立基于改进调节变量主成分权重的广义灰靶决策模型.最后通过案例研究，验证本文模型的合理性和可行性.     

基于多属性可拓灰关联决策模型的产品方案设计

针对复杂产品方案设计含有不确定性和不完全性设计信息的特点, 研究了方案设计多属性可拓灰关联决策问题, 给出了基于灰色系统理论和可拓理论相融合的多属性可拓灰关联决策方法, 建立了基于可拓灰关联优属度的多属性可拓模糊决策模型. 该模型通过引入灰色物元进行多属性规范化处理, 构建了综合考虑灰色信息的灰色物元正负域, 基于相应的正负理想灰色物元建立 了灰色信息的可拓距, 并利用决策方案的可拓灰关联优属度从整体性的角度获得最优方案. 最后, 通过实例验证了该模型的有 效性和可行性.