基于直觉模糊多属性决策的逆向物流供应商选择

逆向物流供应商选择是典型的多属性决策问题.针对逆向物流供应商选择问题的特点,提出一种基于直觉模糊熵的逆向物流供应商选择问题的直觉模糊多属性决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,建立了逆向物流供应商评价指标体系,给出了基于直觉模糊熵的评价指标权重的确定方法,然后运用直觉模糊加权平均算子对二级指标信息集结,得到逆向物流供应商选择问题的直觉模糊决策矩阵,提出了基于直觉模糊熵和TOPSIS法(逼近理想解的排序方法)的逆向物流供应商评价方法.最后通过数值分析验证了该方法的可行性与有效性.     

基于信息熵和灰色系统理论的区间直觉模糊多属性决策

针对方案属性值为区间直觉模糊数,且属性权重信息完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊熵和灰色关联分析的决策方法。为全面考虑各评价属性权重信息完全未知的情形,首先,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重,在有效减少评估信息流失的同时,还能真实反映决策者的意愿;然后,依据灰色关联分析理论推演得到灰色关联度公式,结合属性权重计算各方案分别与正、负理想解的灰色关联度;最后,确定各方案的相对关联度,并依此对各方案进行排序。通过信息系统评估的代表性实例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

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.     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间直觉模糊集的煤矿应急救援评价模型

为进一步提高煤矿应急救援能力评价的可靠性,寻找更为完善的评价方法,建立了基于区间直觉模糊集理论的煤矿应急救援能力评价模型,采用区间直觉模糊熵确定各指标因素权重,根据不同指标的评价信息利用集成算子进行合成,得到每个决策方案对应的区间直觉模糊数,将其带入含有转化参数的区间直觉模糊数的得分函数进行评价。最后利用该评价模型对同煤集团所属煤矿进行了实例分析。     

基于IF-ANP的机场物流园区物流服务供应商选择

构建了机场物流园区物流服务供应商选择指标体系。基于直觉模糊理论,将决策者给出的主观评价信息转化为直觉模糊数,并结合网络分析法,提出了一种多属性群体决策方法,通过实例说明了该方法的有效性。     

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。     

基于不确定性测度的直觉模糊决策模型

在综合衡量直觉模糊数自身所具有的不确定性及其所表达信息的不确定性的基础上,以凸组合的形式设计了混合型直觉模糊熵和交叉熵测度;与已有测度相比,混合型熵测度具有更强的区分能力,而混合型交叉熵测度具有自然的对称性。在此基础上,设计了直觉模糊环境下的多属性群体决策模型,并将其应用于教育教学质量评价。理论分析和数值结果表明：混合型直觉模糊熵和交叉熵测度能够成对设计,互为印证,因而更具合理性;基于不确定性测度的群体决策模型结构清晰,步骤简明,决策结果客观有效。     

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.     

基于模糊层次熵多目标评价决策模型的物流服务商优选

首先利用模糊层次分析法决定指标的模糊权重,利用决策矩阵提供的信息,进一步用多目标决策中的熵技术修正决策者先前决定的优先权重,再利用模糊综合评判确定最优方案．提出的这种基于模糊层次熵多目标评价决策模型,兼顾主观偏好和客观实际,应用于解决物流服务商优选问题,表明了该方法的合理性与有效性．     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

基于VIKOR的再制造服务供应商选择决策方法

再制造服务是实现产品多生命周期的重要运行管理模式之一。本文针对再制造服务活动及其组合方式,构建了一种以供应商匹配决策为主导的三阶段再制造服务过程模型。为解决供应商决策中评价信息的复杂性和不易量化的问题,引入区间数、语言变量、模糊数等多种数据类型进行信息描述,保持了数据的真实性和实用性;针对主、客观两种评价准则下的混合数据类型评价信息,运用VIKOR方法对备选方案择优排序,克服了混合数据的不可公度性和数据转换导致的失真问题,得到的妥协最优解更符合企业实际需求;运用信任函数和熵权法来确定决策者和各准则的权重,避免主观赋权的二次不确定性。最后通过算例和敏感性分析验证了所提出的供应商选择方法的可行性和稳定性。     

基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

一种不确定型多属性决策方法及其应用

 讨论了权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于理想区间数贴近度的决策方法。首先定义区间数的距离,并给出区间数贴近度的公理化定义,讨论区间数贴近度的性质,然后针对区间型多属性决策问题给出一种区间型决策矩阵的规范化方法,并给出3种确定权重的方法,分别是模糊标度重心赋权法（主观赋权法）、基于最小相对熵原理的熵与相对熵综合赋权法（客观赋权法）以及利用优化方法,以待评方案与理想最优方案的贴近度最大化为优化目标,建立的贴近度最大化赋权法（主、客观组合赋权法）。利用权重可计算出每个方案与理想方案的综合贴近度,即可得到所有方案的排序结果。最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法。最后,将所获得的决策方法应用于具体的数值实例中,对比现有方法以验证其合理性与有效性。数值实例结果显示,所提方法在一定程度上克服了现有语言运算存在的越界以及不符合人们直觉的不足。     

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.     

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。