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.     

基于期望值的模糊互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以模糊变量形式给出的互补判断矩阵的排序问题,给出了模糊互补判断矩阵与加型模糊一致性互补判断矩阵的概念及相关性质,进而提出一种模糊互补判断矩阵排序的中转法.首先基于期望值将模糊互补判断矩阵转化为加型模糊一致性互补判断矩阵,从而求得其排序向量,进而对决策方案进行排序和择优.     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

给出方案优先序的模糊多属性决策方法

针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案优先序信息的模糊多属性决策问题给出决策方法.该方法通过建立一个二次规划模型来确定属性的权重,进而通过求解一个以极大化方案总贡献为目标的0-1规划模型来获得方案的排序及最佳方案.最后给出了应用算例.     

一种求解非线性互补问题的外梯度-Filter方法

结合Josephy-Newton方法,建立了一种不含价值函数的求解非线性互补问题的全局策略.该策略基于外梯度步和Filter技术,提出一个外梯度-Filter算法.此算法中的外梯度步可以减少与最优解之间的距离,从而使该算法具有全局收敛性.在适当的条件下,该算法还具有超线性收敛性.     

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.     

带有方案偏好关系的区间型多属性决策方法

给出属性值为区间数、属性权重完全未知但已知方案偏好关系的多属性决策问题的决策方法。该方法首先通过求解一个二次规划模型来确定属性的权重，然后基于简单加权法则来计算方案的模糊综合评价值，再根据区间数的排序方法来对方案进行排序，从而得到最优方案。