命题演算中逻辑推理的推导法

本文由命题的等价性及蕴含性，提出证明命题的推导法，并以例说明。该法则的引用，使命题的逻辑推理运算将更加简单、明确、易掌握     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.     

部分权重信息下对方案有偏好的不确定多属性决策法

研究了权重信息部分确知且以区间数互反判断矩阵形式给出方案偏好信息的不确定多属性决策问题.首先,基于区间数互反判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,建立一个目标规划模型,通过求解该模型得到属性的权重,进而获得方案的综合属性值;其次,利用已有的可能度公式对方案进行排序或择优,提出了一种基于目标规划和可能度的...     

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.     

C2R新线性等价形式的对称模型

针对C^2R模型下决策单元在输入和输出的不对称性以及新的线性等价形式在对偶理论上的不足，引进了C^2R新线性等价形式的对称模型，并论证了该模型的合理性。证明了对称模型下决策单元DEA有效的等价性定理，因此对称模型是C^2R模型的改进。     

幂级数和函数分析性质的一种证明

作者在文 [1]中给出了幂级数在收敛区内连续性的一种证明 ,本文直接利用幂级数的收敛性 ,给出幂级数和函数在收敛区间上的分析性质的一种简捷证明。并举例说明方法的实用性     

基于离差最大化模型的模糊多属性决策投影法

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法。该方法给出了三角模糊数距离、三角模糊数向量投影等概念,给出了两个属性值规范化公式。基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而利用各方案的加权属性值在模糊正理想点上的投影对方案进行排序。该方法不仅避免了模糊数的比较,而且具有操作简便和易于计算的优点。最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性。     

多目标分层规划问题的最优均衡宽容值序列算法

对多目标分层规划问题的宽容完全分层序列算法做改进，寻求各层次多目标子问题的最优均衡值和最优均衡解，针对上级优先层次对下级层次的宽容值，求出所有层次按优先级顺序的最优均衡解；给出多目标分层规划问题的最优均衡宽容完全分层序列算法，得到在一定宽容限下所有层     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力．最后通过算例说明方法的可行性和实用性．     

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均（fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA）算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。