基于模糊几何加权的区间多目标规划问题

区间多目标规划问题是实际决策问题中常见的一种形式,考虑到各目标函数重要性的不同,提出了模糊几何加权法来求解区间多目标规划问题.首先给出了区间多目标规划问题的确定型转化方法,构建了与其等价的模糊几何加权单目标规划模型,定义了确定型多目标规划中各目标函数的隶属度函数,在此基础上提出了当目标函数分别取不同的权重时,非劣解以及目标函数最优值区间的求解方法,最后通过算例验证了该方法的可行性与有效性.     

语言型群组决策的专家权重微调整方案

针对语言型偏好的群组决策问题,提出一种利用专家权重微调整进行决策优选的方法.首先定义了转换函数和逆转换函数.将语言型评价通过转换函数转变为数值型,然后运用专家权重的微调整方案为专家赋权,并依据此权重利用加权和进行方案排序,最后用逆转换函数将结果转换为语言型结论.     

基于语言D数优先加权算子的多准则决策方法

定义了语言D数及其运算法则、得分函数和修正得分函数以及语言D数的优先加权平均(LD-PWA)算子,并针对准则具有优先关系且准则值为语言D数的多准则决策问题,提出了一种基于LD-PWA算子的多准则决策方法.该方法通过语言D数值的修正得分函数值得到其优先级权重,利用LD-PWA算子确定方案的综合准则值,并由语言D数的得分函数计算得到综合准则值的排序,进而确定方案的排序.实例分析验证了该方法的有效性和可行性.     

改进得分函数的梯形直觉模糊群决策方法

文章针对已有梯形直觉模糊数得分函数和精确函数的缺陷和不足,定义了新的得分函数和精确函数,并在此基础上提出了基于相关系数的多准则群决策方法,用于解决专家权重信息未知的梯形直觉模糊数群决策问题。通过得分函数计算专家权重,比较加权方案值与正负理想方案值的相关系数得到排序结果。最后通过实例分析对比说明了该方法的有效性。     

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

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.     

基于方案满意度的区间型多属性决策方法及应用

研究了属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题.针对此类区间型多属性决策问题,定义了方案的综合属性正理想值、综合属性负理想值和带风险度的综合属性值;依据决策者对风险的态度,给出了方案满意度函数;提出了基于方案满意度的单目标优化模型;最后应用该模型解决了投资方案的选择问题.     

区间直觉模糊集的多属性综合评价新方法

针对研究对象属性值为区间直觉模糊集形式的多属性决策问题,提出了一种利用区间直觉模糊熵确定属性权重并进行综合评价的方法.该方法的基本思路:用区间直觉模糊熵来定义各方案在不同属性下的权重,将各方案对应的权重视为一种概率分布,基于这种假设利用相对熵集结模型得到区间直觉模糊集的客观优化权重.最后给出了一个算例,说明了该方法的可行性和优越性.     

基于联系数的区间二元语义模糊多属性群决策方法

针对区间二元语义评价信息的不确定性,考虑区间二元语义变量取值的分布情况,定义了二元语义联系变量、二元语义正态分布变量,研究了它们的运算法则,并提出了二元语义联系变量信息集结算子;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,利用二元语义正态分布变量的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,提出了基于二元语义联系变量信息集成算子的模糊多属性决策方法,最后通过实例分析了方法的可行性和有效性.     

属性权重未知情形下的区间直觉模糊多属性决策方法

针对区间直觉模糊信息环境下属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数与精确度函数,提出了基于离差最大化的属性权重确定方法,然后基于区间直觉模糊加权平均算子给出了属性权重未知情形下属性信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法.最后将该方法运用到突发事件应急预案有效性评价问题,通过实例分析验证了该方法的有效性.     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

改进的加权调和平均算子及其在多属性决策中应用

在加权调和平均（WHA）算子的基础上,提出了信息数据集结的有序加权调和平均（OWHA）算子和组合加权调和平均（CWHA）算子,探讨了它们的一些性质关系,给出了OWHA算子和CWHA算子应用于多属性决策的方法,最后通过实例分析表明该决策方法是有效和可行的.     

IC—OWGA算子及其在区间数群决策中的应用

基于IOWGA算子和C—OWGA算子，提出一种IC—OWGA算子，讨论了该算子的优良性质．针对区间数互反判断矩阵提出一种连续偏好矩阵的概念，定义了一种DIC—OWGA算子，并给出了一种基于该算子的区间数群决策方法，最后通过算例说明了该方法的可行性．     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。     

三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。     

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.     

一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均（CWGA）算子，证明了加权几何平均（WGA）算子以及有序加权几何平均（OWGA）算子均为CWGA算子的特例，CWGA算子的根本特点是：不仅考虑每个数据的自身重要性程度，而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度，最后，提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法，并通过实例对该决策方法的合理性和有效性进行了说明。     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

基于联系数的纯语言多属性群决策方法

对决策者权重、属性权重和属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题进行了研究,定义了a bi型联系数的运算法则及加权平均(WAA)算子,通过将模糊语言评估标度转化为a bi型联系数,基于WAA算子提出了一种纯语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子及其决策应用

针对连续集合上决策变量的隶属度和非隶属度之和超过1的决策问题,提出区间值Pythagorean三角模糊数,并且分析其广义集成算子的决策应用。首先,引入区间值Pythagorean三角模糊数的概念,得到其运算法则。其次,推导区间值Pythagorean三角模糊数的加权平均算子、加权几何算子、有序加权平均算子、有序加权几何算子、广义有序加权平均算子以及广义有序加权几何算子,介绍它们的相关性质。最后,构建出基于广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子的多属性决策模型,并且根据实例对广义有序加权平均算子和广义有序加权几何算子进行稳定性分析,运用图像直观地证明在处理决策问题时前者优于后者,说明决策模型的有效性和可行性。