基于Pythagorean犹豫模糊集的多属性决策投影方法

针对Pythagorean犹豫模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种结合最小公倍数扩展法和投影模型的多属性决策方法。首先,介绍了最小公倍数拓展法和投影模型;其次,定义了Pythagorean犹豫模糊集新的方差函数,并利用新的方差函数来获得各个属性的权重信息;最后,基于投影模型给出了一种新的多属性决策方法,并结合实例验证了该方法的适用性和灵活性。     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

基于TPOP法的犹豫模糊语言稳健型多粒度群决策

多粒度群决策是从决策信息中的多粒度特征出发,利用粒计算模型对群决策问题进行高效建模与分析的过程.现有多数多粒度群决策方法仅可提供单一的决策结果,然而不同方法带来的决策结果往往存在差异.为了深入探索犹豫模糊语言信息系统中的稳健型多粒度群决策方法,依据多粒度概率粗糙集、MULTIMOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-plicative Form)和TPOP (Technique of Precise Order Preference)建立一种面向多粒度群决策的新型犹豫模糊语言多粒度计算方法 .首先结合犹豫模糊语言术语集与多粒度概率粗糙集,提出犹豫模糊语言多粒度概率粗糙集模型,然后依据离差最大化法计算属性权重与决策者权重,并结合TPOP建立犹豫模糊语言稳健型多粒度群决策方法 .最后,通过医学实例验证提出方法的可行性与有效性.     

基于IVHFWHM算法的项目投资评估模型

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法.首先,基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM),提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子;其次,详细研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质;最后,建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,并通过项目投资评估问题验证提出决策模型的可行性与有效性.     

基于Sugeno积分形式的犹豫模糊多属性决策方法

给出在犹豫模糊不确定决策信息背景下,属性间相互关联、相互作用时的多属性决策方法.通过定义基于Sugeno积分形式的犹豫模糊算子,讨论并证明其幂等性、单调性、有界性和可交换性等集成性质;给出基于Sugeno积分形式的犹豫模糊多属性决策方法,并实例验证在多属性决策实际问题中的应用.     

Pythagorean犹豫模糊熵及其多属性群决策方法

针对模糊信息下的群决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的多属性群决策方法;给出了Pythagorean犹豫模糊熵的公理化定义及计算公式;为克服传统Pythagorean犹豫模糊集规范化方法导致原始决策信息流失的不足,完善了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的最小公倍数扩充方法,方法能有效地保持原始决策信息;又以Pythagorean犹豫模糊熵作为决策信息差异程度的度量,给出属性权重完全未知或部分已知情况下权重的确定方法,并定义了基于最小公倍数的Pythagorean犹豫模糊距离测度和Pythagorean犹豫模糊熵测度;构造了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过精准扶贫补贴项目案例说明了方法的可行性和有效性.     

基于可能度的犹豫模糊PROMETHEE方法

 针对犹豫模糊多属性决策问题, 引入犹豫模糊可能度概念, 提出了基于可能度的PROMETHEE 方法。首先, 基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊元比较的可能度公式, 并证明其性质;在其基础上结合PROMETHEE 法, 给出犹豫模糊多属性决策方法。本方法将传统PROMETHEE 的多步骤整合为一个公式, 简化了计算过程。最后, 通过实例验证了该方法的合理性和可行性。     

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.     

基于包含度的犹豫模糊属性约简

将模糊集的包含度拓展到犹豫模糊集中,针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出了一种犹豫模糊信息系统的属性约简方法。首先,给出了犹豫模糊包含度的公理化定义和不同形式的计算公式;然后,计算决策条件选择,得到条件属性重新组合后的犹豫模糊信息系统,再计算组合的条件属性在决策中的包含度,得到相应的决策规则;最后通过逐项删减条件属性,得到最大决策约简集,并通过实例表明了该方法的有效性和可行性。     

基于一种新函数的TODIM方法犹豫模糊多属性决策

针对权重信息部分已知、属性评估值是犹豫模糊数或区间犹豫模糊数的多属性决策问题,提出一种基于新测度函数的TODIM方法.利用最大偏差法和经典TODIM方法,通过比较最终的感知函数值对决策问题进行排序,得出感知函数值越大方案则越优.该测度函数可简化运算且避免含参变量的随意性,利用其在理财或股票投资等领域进行多属性决策时,能充分考虑投资者的心理诉求及其他综合因素,给决策者提供一种效益可达最高的方案.仿真实例证明了此方法的合理性.     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

基于灰色关联分析的犹豫模糊多属性决策研究

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出一种基于灰色关联分析的多属性决策方法.首先,依据犹豫模糊的交叉熵得到属性模糊熵矩阵,从而确定属性的权重,并采用灰色关联度模型对决策属性间的相互关联度进行分析,得到属性间的灰色关联矩阵;采用最小关联度原则将矩阵标准化,得到有效的无关联矩阵,然后对属性权重进行调整,得到更合理的属性权重分配;最后,基于灰色关联分析得到各方案与理想方案的关联度,与权重相乘得到方案的排序,并通过算例分析表明该方法的有效性.     

犹豫模糊多属性决策的折中比值法

针对属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法——折中比值法。折中比值法方法是通过定义能同时反映出备选方案尽可能地接近正理想点又同时尽可能地远离负理想点,并且把决策者的主观态度也包含在内的排序指标对备选方案进行排序和择优。最后,通过应用实例说明了所提出的方法的有效性和可行性。     

基于犹豫梯形模糊Bonferroni Mean算子的多属性决策

针对专家评价值为犹豫梯形模糊元的多属性决策问题,考虑专家评价值之间的关联性,结合Bonferroni均值提出了犹豫梯形模糊Bonferroni mean算子及其加权形式.利用犹豫梯形模糊元的运算法则研究算子的相关性质和一些特例,给出了基于犹豫梯形模糊加权Bonferroni mean算子的决策方法,并通过数值实例验证了该算子的有效性.     

加权的概率犹豫模糊集的三维向量测度法与决策应用

为了更加精细化地描述概率犹豫模糊集,将概率犹豫模糊元中的隶属度添加相应的决策专家权重,并由此提出了加权的概率犹豫模糊集概念.用三维向量表示加权的概率犹豫模糊数,在此基础上建立了加权的概率犹豫模糊元的三维向量得分函数模型、三维向量离差函数模型、2个加权的概率犹豫模糊元的大小比较规则与距离测度模型.分别给出了属性的外部权重、内部权重以及综合权重的计算方法.在属性的3种权重条件下,运用方案的整体得分值与内部决策专家评价差异值2个因素计算方案的综合属性值,进而对各个方案排序.决策结果表明,在利用三维向量刻画加权的概率犹豫模糊集的基础上建立的决策算法不但有效可行,而且提供了一种多元化的决策方法.     

一种犹豫模糊集多属性群决策模型及应用

针对犹豫模糊集多属性群决策问题,从点坐标的角度出发设置了一类决策算法,更改了犹豫模糊集的表示方法,在此情形下建立了判断2个犹豫模糊元的大小比较规则与测度2个犹豫模糊元的距离模型,分别建立了计算决策专家客观权重、综合权重和属性的个体权重、整体权重以及综合权重的计算方法。在不同的决策专家权重类别与属性权重类别下,利用Maclaurin对称平均算子对犹豫模糊元进行集结以获取各方案的综合属性值进行排序。数值算例分析表明,利用点坐标建立的决策算法能够达到有效排序方案目的,同时,根据不同的决策专家权重类别与属性权重类别建立的9种决策模型得出的方案排序结果差异明显,说明决策专家权重类别与属性权重类别对决策结果的影响不容忽视,在具体的犹豫模糊集多属性群决策问题中,决策者应根据实际问题需要选择适当的决策模型,以更好地满足决策需求。     

一种数学检索结果排序中的多隶属度评价方法

针对现有数学检索排序方法所存在的排序属性单一问题,提出一种基于犹豫模糊距离的科技文档多属性综合排序方法。归纳科技文档的评价特征,确立了包括数学表达式几何属性、文档重要性属性和全局属性的三元组;建立以数学查询表达式为标准的科技文档犹豫模糊集,定义了各指标对应的犹豫模糊隶属度函数;利用犹豫模糊集在多属性决策方面的优势,采用文档相似度评价方法对检索结果进行排序。不同领域包含345027个数学表达式的19964篇科技文档的排序对比实验,表明本方法比科技文档单一属性排序方法的合理性有一定的提高。     

基于改进DEMATEL的区间对偶犹豫模糊多属性决策方法

针对区间对偶犹豫模糊多属性决策问题,将传统DEMATEL分析法加以改进,引入决策偏好系数,提出了一种基于中心度、原因度参量的属性权重确定方法。为避免行为偏好对距离刻画带来的主观性影响,定义了广义区间对偶犹豫模糊距离。借助加权平均(WA)算子,将权重向量与初始决策矩阵集结,得到最终的综合决策矩阵,并通过TOPSIS法对各方案进行综合评价。通过实例说明本方法的有效性和可行性。     

一种结合勾股模糊相似度的多属性决策方法

为了解决现有勾股模糊相似度度量中由于忽略犹豫度而造成度量不精确的问题，提出一种新的相似度的度量方法.首先，在属性值为勾股模糊数的条件下，将勾股模糊相似度定义结合灰色关联分析的思想应用于多属性决策，提出一种新的结合勾股模糊相似度的灰色关联分析多属性决策方法，并设计了该方法的算法.通过一个翔实的算例分析证实了提出方法的正确性和有效性，证明其为多属性决策的一种新的可行方法 .通过两组实验结果的对比，提出的方法比其他方法的决策更贴近实际结果，验证了该方法的可靠性.该算法还避免了人工计算，具有高效性.