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.     

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.     

基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

在区间值毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策中, 针对决策过程一般未考虑决策人偏好习惯和风险规避的问题, 同时为解决现有得分函数忽略区间犹豫度对决策影响的情况, 提出了基于改进得分函数和前景理论的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先, 对区间值毕达哥拉斯模糊集(interval-valued Pythagorean fuzzy set, IVPFS)现有得分函数深入分析, 定义一种改进后的新得分函数, 并证明其相关定理和性质。其次, 将新得分函数应用于区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策问题中, 得出各备选方案在各属性下的新得分函数, 基于熵权逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal soution, TOPSIS)确定正、负理想方案的得分函数集。然后, 引入前景理论利用前景价值函数对决策人由于损益表现出的主观感受进行描述, 得出备选方案的综合损益值, 结合各属性权重融合不同方案的综合损益比, 通过对比综合损益比大小得出最优方案。最后，利用算例验证了该改进方法的正确性和有效性, 展示了与原得分函数的对比分析结果, 为多属性决策问题提供了新的技术途径。     

基于三角模糊数犹豫直觉模糊集的多属性智能决策

通过剖析现实生活中数据对象复杂性以及决策人思考的犹豫模糊性,提出了基于三角模糊数的犹豫直觉模糊集决策方法。首先,给出了三角模糊数犹豫直觉模糊集的定义,构建并证明了三角犹豫直觉模糊元及模糊数的基本运算法则和集成算子。其次,通过对三角犹豫直觉模糊元的得分函数和精确函数的定义,实现了三角犹豫直觉模糊数下的对象间的取值比较,针对三角犹豫直觉模糊数下多属性决策分析中的不确定性权重求解难题,提出了一种基于得分函数和最大熵理论的最优权重求解模型,并构建遗传算法模型实施最优化求解。最后,给出了三角犹豫直觉模糊数下的多属性智能决策算法,并以算例证明了所提方法的可行性和有效性。     

毕达哥拉斯犹豫模糊集多属性决策研究

针对属性间相互关联,评价信息为毕达哥拉斯犹豫模糊信息的多属性决策问题,首先通过研究犹豫度对决策结果的影响,提出一种新的毕达哥拉斯犹豫模糊集得分函数,解决了现有得分函数中存在的不足。其次,提出一种最小公倍数规范化原则,解决了现有方法容易引入误差的缺陷。最后,针对属性关联的多属性决策问题,基于λ-模糊测度与Choquet积分,提出了一种拓展交互式多准则决策(interative multi-criteria decision-making, TODIM)方法,既解决了属性关联的问题,又通过前景理论反映了决策者的心理行为特征。实例分析与敏感性分析验证了所提算法的正确性与有效性。     

基于改进模糊熵的区间直觉模糊多属性决策

充分考虑区间直觉模糊决策问题的直觉性和模糊性因素,提出改进的融合隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉模糊熵计算公式,运用改进的模糊熵公式计算决策属性指标的权重值,提高决策指标权重的客观性。首先,在以上改进熵公式基础上,运用区间直觉模糊混合几何算子和新的得分函数计算各决策方案的综合指标值,以保证决策信息的全面性;然后,再利用新的得分函数对方案进行排序得到最优决策结果。最后,以实际案例验证提出的决策方法的有效性和实用性。     

基于专家信任网络的不完全信息武器选择决策

现代战争的发展必须统筹考虑多种类型装备发展与规划.武器装备建设方案的顶层设计大多都属于多属性群决策问题.如果采用传统的犹豫模糊方法,在专家权重未知和决策信息缺失的情况下,单纯依靠悲观或者乐观原则扩充元素,则忽略了专家的综合意见,对专家的评估的完整性造成了破坏,另外,专家权重依靠人为给定,可能存在一定主观偏差.基于以上原因,本文提出了一种不完全信息条件下基于专家信任网络的多属性群决策方法.与传统的犹豫模糊方法相比,提出的专家信任网络的概念,规范了专家权重的计算过程,并且综合各个专家的评估意见,进一步计算专家评估矩阵中的缺失值.本文以武器方案选择为例,完善了基于专家信任网络的犹豫模糊决策方法,证明了该方法的有效性,并分析了特定情况下的专家信任网络对最终决策结果的影响.     

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。     

考虑可信度和方案偏好的犹豫模糊决策方法

研究了对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策问题。对每一个评价值给出相应的可信度,用来表示决策者对专业领域的熟悉程度。基于可信度提出几个犹豫模糊信息关联度公式,并讨论了它们之间的关系。基于决策者的主观偏好与客观偏好之间的关联度建立属性权重模型。给出一种考虑可信度且对方案有偏好的犹豫模糊多属性决策方法。算例证明了所提方法的有效性。     

面向属性关联的区间犹豫模糊型PROMETHEE决策方法

面向属性关联的多属性决策问题中, 合理刻画并设计融合属性关联的决策模型是提高决策绩效的重要路径。首先，分析了各类属性关联情形下的属性权重调整方法优缺点, 采用莫比乌斯变换法则变换属性关联性系数(Shaplely值), 设计了融合Shaplely值和属性权重的合成权重函数, 分析了属性关联性系数对权重的影响机制。其次, 基于偏好顺序结构评估方法(preference ranking organization methods for enrichment evaluations, PROMETHEE)决策方法的优先函数表征特征, 运用可能度比较区间犹豫模糊型数值, 设计了基于sigmoid函数的优先函数, 提出了考虑属性关联的改进型PROMETHEE决策方法。最后, 通过算例证明了所提方法的优越性。     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

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.     

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。     

基于改进符号距离的犹豫模糊前景理论决策方法

针对犹豫模糊元中人为添加元素影响决策结果的问题,提出一种基于改进符号距离的犹豫模糊前景理论决策方法。首先,根据正负理想点、犹豫模糊元中元素之间的方差以及元素个数定义一种新的符号距离,并证明了改进的符号距离满足符号距离的基本性质。其次,基于改进的符号距离提出犹豫模糊前景价值函数,并通过收益损失函数计算出各方案的收益损失比,确定备选方案的优劣顺序。最后,通过应用算例验证了本文所提出方法的可行性和有效性。该方法既避免了人为添加元素对决策结果的影响,又合理反映了决策者的分歧程度,还考虑了人们面临得失时的心理行为,决策结果更符合实际。     

基于投影的区间中智犹豫模糊VIKOR决策方法及应用

针对属性值为区间中智犹豫模糊元,属性权重未知的决策问题,提出一种基于投影的VIKOR多属性决策方法。首先,给出区间中智犹豫模糊信息的投影测度并对其进行规范化处理,其次,把基于投影的差异度量和VIKOR方法相结合,提出基于投影的区间中智犹豫模糊VIKOR方法。考虑到属性之间存在的优先关系,利用区间中智犹豫模糊优先集结算子获得属性权重。从理论方面与传统方法进行对比,从而说明所提方法的优势。     

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。     

对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知或属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策问题,基于偏差极小化的思想,给出了相应的决策分析方法。首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后分别对权重信息未知或权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策方法进行了研究,给出了基于最小偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,基于区间直觉模糊数加权平均(IIFWA)算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

基于犹豫模糊语言的专家综合集成研讨方法

针对犹豫模糊语言信息下的多属性群决策问题,提出了一种专家群体分类共识信息集成的专家综合集成研讨方法.将专家决策信息的综合集成过程分为两个阶段:第一阶段,通过文本自由语法和转化函数将专家语言信息转化为犹豫模糊语言术语集,基于决策信息矩阵对专家群体进行分类,进而利用共识模型使类内专家群体达成共识,将共识达成后的类内专家决策信息转化为概率语言组合,实现类内专家决策信息集成;第二阶段,通过专家类群体规模以及类间决策信息偏离程度综合计算专家类权重,将类内决策信息集成结果进一步加权集成,实现决策信息类间集成.依据决策信息集成结果对决策对象进行优劣排序,决策机构参考排序结果即可选择最优决策方案.最后,通过算例验证了所提方法的有效性.     

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.