区间互补判断矩阵的拟一致性及其权重研究

根据模糊互补判断矩阵的加型一致性和积型一致性反映的相对优势度思想给出区间互补判断矩阵拟加型一致性、拟积型一致性的概念,并利用可能度的互补性将拟加型一致性和拟积型一致性统一为拟一致性.分两种情况讨论了区间互补判断矩阵的权重问题.首先针对拟一致性区间互补判断矩阵,运用可能度法求得区间型权重之间比较的模糊互补判断矩阵,并利用中转法得到精确数型的排序向量.然后针对一般的区间互补判断矩阵,根据区间互补判断矩阵与其区间数型权重在可能度方面的偏差关系,建立偏差模型以求得区间数型权重,用可能度法求得权重之间比较的模糊互补判断矩阵,并利用中转法得到精确数型的排序向量,并指出前者的求解过程实际上是后者的一个特例.给出了区间互补判断矩阵具有拟一致性的充要条件.最后通过实例验证了决策方法的有效性和实用性.     

基于相对优势度的区间直觉模糊多属性决策方法

基于区间数的相对优势度,提出了区间直觉模糊数的相对优势度概念。通过构建区间直觉模糊数比较的相对优势度矩阵,结合基于互补判断矩阵的排序公式,给出了一种区间直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到属性权重未知的区间直觉模糊多属性决策当中。通过算例分析说明了该方法的有效性和可行性。     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序方法

针对直觉模糊偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和目标规划的直觉模糊偏好关系排序向量的计算方法;在定义直觉模糊偏好关系导出矩阵的基础上构建了仁慈型交叉效率DEA模型,给出了基于直觉模糊偏好关系方案交互评价的排序向量隶属度求解算法;进一步考虑隶属度和非隶属度的内在联系,构建了获取各方案非隶属度的目标规划模型;最后,通过算例分析说明该方法不需要进行一致性调整,决策信息的损失能够得到有效避免,具有较好的可信度和广泛的适用性.     

基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法

研究了属性值为实数、且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断形式给出的直觉模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,然后分别建立了基于直觉判断矩阵和基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型,并且建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,进而给出了基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法.该方法无需对不同偏好结构进行一致化处理,可直接通过求解模型得到最优权重向量,因而避免了一致化所导致的决策信息的失真和丢失.最后应用上述方法对江苏省企业技术创新能力进行了评估.     

基于期望值的模糊互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以模糊变量形式给出的互补判断矩阵的排序问题,给出了模糊互补判断矩阵与加型模糊一致性互补判断矩阵的概念及相关性质,进而提出一种模糊互补判断矩阵排序的中转法.首先基于期望值将模糊互补判断矩阵转化为加型模糊一致性互补判断矩阵,从而求得其排序向量,进而对决策方案进行排序和择优.     

基于三角模糊数互反判断矩阵一致性的多目标决策方法

针对决策信息为三角模糊数互反判断矩阵的模糊多目标决策问题.首先,介绍了数值型互反判断矩阵及其一致性、三角模糊数相互比较的可能度公式、三角模糊数互反判断矩阵及其一致性等知识.其次,基于三角模糊数一致性互反判断矩阵概念及最小偏差建立一个线性规划模型,通过求解该模型得到三角模糊数互反判断矩阵的排序向量,根据排序向量比较的可能度所建立的数值型互补判断矩阵的排序公式对方案排序.提出了一种新的模糊多目标决策方法.最后,通过风险投资项目的选择验证了方法是行之有效的.     

基于直觉模糊熵的多属性决策方法

针对一组直觉模糊集在隶属度和非隶属度相同以及犹豫度相同无法区分的情况,提出一个新的直觉模糊熵.将直觉模糊熵应用于属性权重求解.给出基于直觉模糊熵的多属性决策步骤,并将其运用于实例,说明该决策步骤的有效性.     

基于PAO算子的直觉模糊多准则决策算法

定义了直觉模糊数及其比较规则,提出了直觉模糊数间的PAO算子.针对准则间具有偏好关系且准则权重未知并变化,准则值为直觉模糊数的模糊多准则决策问题,提出了利用PAO算子进行集结的决策方法.该方法通过计算各方案在不同准则下的相对满意指数和相对精度,利用PAO算子获得每个方案的具体准则权重并生成计分函数和精确函数.通过计分函数的比较,得出方案集的排序结果.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

基于区间直觉模糊数Choquet积分算子的TOPSIS方法

针对区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种区间直觉模糊(IVIF)Choquet积分算子,结合传统的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,对TOPSIS算法进行改进来处理区间直觉模糊数之间的相容性问题.该方法利用隶属度和非隶属度以获得专家对属性的肯定性评价,根据重要性权重排序函数,构造了基于区间直觉模糊数的海明距离Choquet积分算子,最后,通过一个实例证明该方法的有效性和可行性.     

直觉权与直觉模糊子群之间的关系

通过提出直觉权的概念,阐述了直觉模糊子群可以通过直觉权来刻画,给出应用直觉权来刻画直觉模糊子群的具体方法,证明了:任一个直觉权可以确定一个直觉模糊子群,任一个直觉模糊子群可以确定一个直觉权,并且直觉权与直觉模糊子群之间存在一一对应的关系.     

直觉模糊内积空间和直觉模糊余内积空间

文[1]在模糊子域、模糊线性空间理论的基础上,给出了模糊内积空间、模糊范数、模糊余内积空间、模糊余范数等概念及其对应的性质．在文[1]的基础上,笔者结合直觉模糊集的相关理论,以模糊内积空间和模糊余内积空间理论为依托,将模糊内积空间及模糊余内积空间理论推广到直觉模糊集的情形,定义了直觉模糊内积空间与直觉模糊余内积空间,相应给出了直觉模糊子域、直觉模糊线性空间、直觉模糊范数、直觉模糊余范数等概念,并讨论了相应的性质．     

基于直觉模糊剩余蕴涵的直觉模糊粗糙集的性质

本文主要研究直觉模糊剩余蕴涵下的直觉模糊粗糙集的构造和性质.定义了直觉模糊集上的剩余蕴涵, 基于该剩余蕴涵构造了直觉模糊粗糙集的上、下近似算子, 并给出了基于不同二元关系下近似算子的性质.     

直觉模糊粗糙集的公理化

直觉模糊粗糙集的公理系统是直觉模糊粗糙集理论与应用的基础,文章定义了直觉模糊集的2种运算,基于这些运算和直觉模糊粗糙集公理化模型,给出直觉模糊粗糙集新的公理系统;该系统用一条简洁的公理描述了直觉模糊粗糙集,为直觉模糊粗糙集理论研究的深入和完善提供了有益的帮助。     

直觉模糊集的截集

首先指出一个直觉模糊集是L-模糊集且X上所有直觉模糊集的集合是一个完备格．其次，分别给出了直觉模糊集截集、直觉集合套的定义；讨论了有关直觉模糊集截集的性质．在此基础上，给出了直觉模糊集的分解定理和表现定理．最后，讨论了直觉模糊集截集与直觉模糊子群的关系，证明了A是群G的一个直觉模糊子群的充分必要条件是A的截集是G的一个子群．     

直觉模糊信息系统中的信息粒度

在直觉模糊信息系统中,直觉模糊信息粒度是一种有效地进行不确定性研究的重要工具。本文在直觉模糊信息系统上,给出了直觉模糊粒度结构的交、并、差、补等四种运算。提出了直觉模糊结构上的三种偏序关系,并建立了它们之间的联系。定义了直觉模糊信息粒度及其公理化,并研究相关的性质。     

直觉I-Fuzzy拓扑空间中的内部算子

目的讨论直觉I-Fuzzy拓扑空间中的内部算子。方法 L*-格值上的不等式方法。结果与结论首先得到直觉I-Fuzzy拓扑空间中内部算子的概念,接着给出结论:从拓扑的直觉I-Fuzzy内部算子I出发,得到一个直觉I-Fuzzy拓扑τI,再利用τI定义的内部算子恰好回到I。     

直觉模糊熵的改进研究

针对现有直觉模糊熵描述不确定性不够全面的缺点,指出直觉模糊集的不确定性应该体现在模糊性和直觉性两个方面上,其中模糊性由隶属度与非隶属度的差异程度决定,而直觉性由犹豫度决定。在此基础之上,建立了新的直觉模糊熵公理化定义,并给出一个熵度量。最后,实例分析表明新的直觉模糊熵度量比现有的熵度量更加合理和有效。     

直觉模糊集熵的一种计算公式

为进一步精确度量直觉模糊集的模糊性,改进了直觉模糊集的模糊度的公理化形式,并给出了直觉模糊集的模糊度计算公式.利用直觉模糊集的模糊度和犹豫度,给出了直觉模糊集熵的计算公式,并举例验证了该计算公式的有效性.     

系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．