一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

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。     

基于模糊软集的群决策方法研究

针对基于模糊软集的群决策问题,将模糊软集相似度度量的概念引入到专家权重未知的群决策问题中来,分析了单个专家模糊软集与标准模糊软集之间的关系及单个专家模糊软集与其他专家模糊软集之间的关系,进而提出了一种构造专家权重的方法。最后利用模糊软矩阵和专家权重设计了一个基于模糊软集的群决策算法,实例表明该算法是合理的。     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

一种模糊多层多目标群决策方法的研究

将AHP方法运用到层次多目标群决策中，确定多层目标准则体系中的目标层和准则层的权系数，符合判断指标一致性的需要，而对各方案关于各个准则的权重，采用模糊语言进行评价，满足决策实用性的需求．结合模糊最大最小集法和上述方法，提出了一种带有偏好的模糊多层多目标群决策方法，并用算例对其求解过程进行了说明．     

基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策

为了探索q-RO(q-rung orthopair)模糊信息系统中具备稳定决策结果的多属性群决策方法,依据多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA(multi-objective optimization by ratio analysis plus the full MULTIplicative form)建立了一种新的q-RO模糊多粒度计算模型,并用于求解多属性群决策问题.结合q-RO模糊概率粗糙集与多粒度粗糙集,提出了多粒度q-RO模糊概率粗糙集模型.利用离差最大化法计算属性权重与决策者权重,进一步建立了基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策方法,该方法考虑了决策风险与容错能力,可提供稳定的决策结果.通过2个实际算例验证了所建立方法的可行性与有效性.     

船型方案优选的多目标群决策方法

利用与粒子群优化（PSO）算法相结合的多方案、多目标群决策方法对多种船型方案进行了决策优选. 首先在利用加权距离保证决策结果一致性的单方案、多目标决策方法的基础上,提出一种新的多方案、多目标群决策方法,然后引入 PSO方法对个体评价值进行迭代调整,使决策结果既能保持各位专家的初始偏好,又使各位利益相关者的意见具有良好的一致性. 将此决策方法引入船舶初步设计阶段的船型方案决策过程,分析确定船舶初步设计的重点属性指标及其权重,根据主尺度约束均匀生成系列船型方案,然后邀请多位专家进行评价决策,最终获得了船舶最佳主尺度决策结果. 该方法具有较高的可靠度,并为船舶主尺度方案优选提供了一种简便、高效的新方法.     

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.     

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。     

基于区间模糊相似测度的多属性群决策方法

针对区间orthopair模糊环境下的群决策问题,提出一种基于区间orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法.定义一种新的区间orthopair模糊相似测度,讨论其优良性质,并基于新的区间orthopair模糊相似测度构建优化模型,确定群决策中最优专家权重和最优属性权重,进而提出一种基于新的区间orthopair模糊相似测度的VIKOR多属性群决策方法,并将这种方法应用到大学生学生素质评价中,通过模型当中参数的灵敏度分析来验证该方法的合理性与有效性.