加权概率犹豫模糊集多属性群决策算法及应用

对于概率犹豫模糊集中的不同隶属度值赋予了决策专家的综合权重,由此构造出一种蕴含信息量更大、更方便解决决策问题的概率犹豫模糊集合——加权概率犹豫模糊集.针对加权概率犹豫模糊集中的加权概率犹豫模糊元,在使用三维点坐标进行描述的基础上建立加权概率犹豫模糊元的三维得分值模型、三维离差值模型、2个加权概率犹豫模糊元的几何距离模型以及大小判别准则.结合决策专家的综合权重与属性的综合权重提出一种确定正理想方案与负理想方案的方法,基于TOPSIS思想给出一种新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式来鉴别各方案优劣.最后,通过一个数值算例说明文中理论与方法的可行性.     

基于Jaynes最大熵的模糊多属性群决策投影方法

为了解决属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,采用基于Jaynes最大熵原理的投影偏差模型确定指标权重,运用基于多准则妥协解排序法的妥协解排序框架实现决策过程。首先运用区间直觉模糊集表达决策者的犹豫模糊评价信息,然后运用集成算子获得综合决策矩阵,再运用Lingo11~求解获得属性权重,利用信息集结获得备选方案的加权投影,最后根据方案的最大群效应值、最小后悔值和综合指标值进行方案排序。实验显示,方案的排序结果与其它方法保持一致,趋势图显示此方法计算的各方案综合指标值变化趋势更明显。分析表明,该方法避免了其他权重确定方法的不足之处,消除了计算过程中的折衷损失,适用于属性权重完全未知的多属性群决策方案排序问题的评价。     

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.     

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。     

基于区间犹豫模糊TOPSIS法的多属性群决策

基于区间犹豫模糊元,定义广义区间犹豫模糊元的距离公式,提出区间犹豫模糊逼近理想解排序(IVHF-TOPSIS)法,用于处理属性评价值为区间犹豫模糊元的多属性群决策问题.在权重向量未知的情况下,根据给定的属性评价值和最大化离差度方法确定权重,用IVHF-TOPSIS法得到所有方案的贴进度系数,再结合贴近度系数的大小对所有方案排序并选出最优方案,并将所提方法用于解决某网络企业的仓库选址问题.     

基于距离模型的动态直觉模糊多属性决策方法

针对已知各决策时段的时间权重,以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,利用直觉模糊加权算子对各时段的评价值进行集成,得到综合评价值,同时构建直觉模糊集的记分函数,充分考虑和挖掘直觉模糊犹豫指数部分的信息,以提高对直觉模糊数评价的准确性。利用记分函数确定直觉模糊多属性决策指标集的正负理想点,避免采用绝对优的点或绝对劣的点进行评价引起偏差,并由此构造基于距离公式的排序模型,对整个方案集进行排序并择优。最后利用实例验证该方法的实用性与可行性。     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

概率犹豫模糊环境下基于前景理论和TOPSIS法的多属性群决策模型

在研究多属性群决策问题的领域中,概率犹豫模糊术语集(hesitant probabilistic fuzzy set,HPFS)作为犹豫模糊集的一种扩展,正广受关注.针对目前在概率犹豫模糊语言环境下,考虑用主客观结合的方式来求解权重以及对方案排序的过程中存在的问题,提出了 一种基于前景理论和逼近理想解排序法(techn...     

直觉模糊集的水库洪水调度多属性组合决策方法及应用

针对水库洪水调度决策中"模糊概念"难于处理,决策中没有充分考虑不确定的犹豫度和最优权重确定具有片面性的问题,提出了基于直觉模糊集的犹豫度加权组合方法。通过解线性规划问题和设置确定性系数得到属性的组合最优权重。利用直觉模糊集充分表达了决策中的犹豫度信息,进而根据组合模型计算相对贴近度对方案进行排序。实验数据证明该组合模型通过调整确定性系数,可以对不同时期的水库洪水进行有效和合理的调度决策。     

基于方案偏好关系的直觉模糊MADM方法

给出属性值为直觉模糊数,属性权重完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题的决策方法.通过建立一个模糊期望值的线性规划模型来确定属性的权重,基于简单加权法则来计算方案综合期望值.利用比较期望值大小的方法对方案进行排序.最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法

针对专家和属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,根据定义的区间直觉梯形模糊数的交叉熵求解专家权重,结合灰色关联分析法定义了综合关联系数和综合关联度,依据所有决策方案的综合关联度最大化的思想构建模型得到属性权重公式,并给出基于IITFN-WAA算子的群决策步骤,最后通过实例分析验证决策方法的合理性。     

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。     

基于投影的不完全信息直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息和属性值信息都不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊多属性决策方法。该方法利用直觉模糊集表示不完全的属性值,并以直觉模糊加权投影衡量可选方案与理想方案之间的相似度;在此基础上,通过优化求解非线性规划模型得到了属性权重;并根据方案与正、负理想方案的相对贴近度进行了优劣排序。算例分析结果表明,该方法可以有效解决不完全信息下的多属性决策问题。     

基于综合相对交叉熵的多属性群决策方法

针对以区间二型模糊数为信息环境的多属性群决策问题,提出了一种基于全概率的综合相对交叉熵的决策方法;首先,给出区间二型模糊集的定义,熵及算术平均排序值公式;其次,基于区间二型模糊集的模糊性、犹豫性和区间性,定义了一种新的测量区间二型模糊集的相对交叉熵和综合相对交叉熵的方法,通过构造最优化线性模型求解出了属性权重并对每一方案的属性值进行集结得出最优方案;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于交叉熵和熵的直觉模糊多属性群决策专家权重的确定

针对方案属性值为直觉模糊数的多属性群决策问题,提出了一种新的确定专家权重的方法.通过直觉模糊集的交叉熵和熵分别确定专家的权重,并利用组合加权法确定专家的最终权重,进而给出了一种新的群决策方法.最后,通过空调系统选择实例说明所提方法的有效性和可行性.     

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.     

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.     

基于新语言尺度函数的犹豫Z-number群决策模型

针对犹豫语言型Z-numbers(HLZ-numbers)的群决策问题,提出了在未知专家属性权重时以犹豫语言型Z-numbers为信息环境下的群决策方法;首先在Z-number理论和语言型语集的基础上提出了两类新的语言尺度函数(LSF)以及相关性质,并用新的语言尺度函数来度量语言型信息;其次结合两类新的语言尺度函数提出了犹豫语言型Z-numbers之间的距离公式,并建立了基于新的语言尺度函数的犹豫Z-numbers群决策模型;该模型结合集成算子理论,利用区间数算术平均将决策矩阵集成为综合矩阵,通过建立二维的可能度比较可能度矩阵,然后利用排序向量法进行排序;最后,通过一个实例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于ELECTRE的犹豫二元语义多属性群决策方法

针对属性权重完全未知,属性值为犹豫二元语义信息的多属性群决策问题,提出了一种基于ELECTRE的犹豫二元语义多属性群决策方法。定义了犹豫二元语义元比较的可能度公式,引入了犹豫二元语义元的距离测度。利用犹豫二元语义可能度公式确定和谐集、不和谐集与无差异集,分别根据可能度和距离测度确定和谐指数及不和谐指数,并构建相应的矩阵,通过和谐矩阵与不和谐矩阵余矩阵的Hadamard乘积确定综合优势矩阵,进而确定净优势值并实现方案间的排序。最后通过算例说明所提方法的可行性和有效性。