一类模糊属性值的多属性决策问题的排序方法

研究了属性权重信息完全未知且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题．利用模糊数数据的变异系数来度量三角模糊属性值之间的差异程度，给出了求解属性权重的简洁公式和一种基于可能度的决策方案排序方法．     

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.     

正规三角模糊数的一种排序方法

为简化正规三角模糊数的比较.通过分析Tanaka提出的模糊数比较的满意度函数,得到了2个正规三角模糊数比较的简便公式;指出了刘新旺提出的模糊数比较公式的局限性.给出了比较正规三角模糊数大小关系的满意度函数.该公式能够比较正规三角模糊数的大小,而且能够使计算简化.最后,通过数值例子说明了该方法的简洁性与有效性.     

一种证券投资组合的群选择模型

根据每一位专家给定的可能度(反映第k时期的证券收益率与未来收益率的相似程度),从乐观、悲观和折中三个角度预测证券的未来收益率,并以三角模糊数的形式表示.不同专家的预测结果用不同的三角模糊数表示,基于模糊数的相似度的定义,得到了一个集结多个专家判断的群投资组合模型,最后给出了算例.     

基于可能度的梯形模糊数排序方法

根据梯形模糊数互补判断矩阵概念和梯形模糊数相互比较的可能度公式,给出一种基于可能度的梯形模糊数排序方法,然后通过实际算例说明该方法的可行性和有效性.     

基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

基于相似度的三角模糊数组合预测模型

通过对三角模糊数进行研究分析,将三角模糊数用等量信息的三个指标进行替代,采用三角模糊数的相似度作为最优准则的度量指标,并引入广义诱导有序加权平均(GIOWA)算子,建立了基于三角模糊相似度的GIOWA算子的变权系数的三角模糊数组合预测模型.通过数值实验表明,该方法有效可行.     

模糊事故树分析及其应用研究

应用模糊集合理论,讨论了三角模糊数算术运算的事故树分析方法,为了适应工程实际,提出将不同模糊数转换为三角模糊数,并给出其方法,最后,给出该方法的一个应用实例。     

基于新的距离度量的三角模糊数多属性决策法

利用基于区间数的中心、半宽度的距离度量以及三角模糊数的水平集信息,定义了三角模糊数上一个新的距离度量,并证明了该距离满足非负性、对称性和三角不等式性质.进一步,针对三角模糊数上的多属性决策问题,利用该距离度量和模糊理想点思想,给出了一种基于新的距离度量的多属性topsis决策方法.最后,给出应用实例,并验证了该方法的合理性、有效性.     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

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。     

模糊数互补判断矩阵的加性一致性

研究带有模糊数的互补判断矩阵的一致性.首先给出三角模糊数、梯形模糊数和混合互补判断矩阵定义,然后引入模糊数的心、心算子以及心矩阵,进而基于心矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性定义,同时建立可达矩阵给出模糊数互补判断矩阵的一致性判别方法;通过构造和分析偏差矩阵,给出非一致性模糊数互补判断矩阵的加性一致性改进方法.调整时,调整量可以是精确数也可以是模糊数.为了说明方法的可行性,给出了一个算例.该方法的提出,为模糊数互补判断矩阵一致性的判断和改进提供了一个实用方法.     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

基于模糊软矩阵的多专家群决策方法

对模糊软矩阵信息的多专家群决策问题进行了研究.在模糊软集的基础上定义了模糊软矩阵,并定义模糊软矩阵间的相关运算法则,基于这些运算给出了加权算术平均算子和加权几何平均算子.针对在给定模糊软矩阵信息下如何对论域元素进行排序的问题定义了可能度,从而得到可能度矩阵并结合排序向量法给出了一种排序方法.最后,利用集成算子和可能度矩阵等工具给出了一种基于模糊软矩阵信息的多专家群决策途径,并利用实例验证该决策方法的可行性和有效性.     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题，将三角模糊数转化为对应的三元联系数，以三元联系数的贴近度作为最优准则，引入广义加权平均（GOWA）算子，建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型，并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的，能够有效提高预测精度，并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

模糊线性回归预测

为了解决带有模糊信息的动态预测问题,在已有的线性回归预测法的基础上,提出了模糊线性回归预测的模型。模型的确定在于模糊系数的确定,模糊系数为对称三角模糊数,为此给出了描述对称三角模糊数近似和蔼的拟合度的定义及其表达式。借助于对称三角模糊数以截集表示的一对函数,给出了对称模糊的模糊度的定义及其表达式,给出了确定模糊系数的准则：对于事先指定的标准拟合度,要求在每个方程估计值的拟合度都不小于标准拟合度的约