带有Fuzzy偏好关系的多属性决策方法

针对多属性决策分析中决策者给出关于方案的Fuzzy偏好关系,提出了一种新的多属性决策方法·该方法是通过建立一个线性目标规划模型来确定属性的权重向量并相应地进行方案的排序,得到的方案排序结果体现了决策者给出的方案偏好信息与决策矩阵的集成,并最大程度地反映了决策者的偏好·最后给出了一个算例·     

一种结合主客观偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法．该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性值差距最大的双目标规划模型,得到属性的最优权重向量．并基于IIFWA算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序．最后,通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

区间型多属性决策的一种新方法

定义了区间型理想点以及决策方案在区间型理想点上的投影等概念．对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题，提出了一种新的决策方法．该法无需对区间数进行比较和排序，具有简洁、直观、易于计算等特点．最后通过实例对方法的有效性和实用性进行了说明．     

基于方案满意度的区间型多属性决策方法及应用

研究了属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题.针对此类区间型多属性决策问题,定义了方案的综合属性正理想值、综合属性负理想值和带风险度的综合属性值;依据决策者对风险的态度,给出了方案满意度函数;提出了基于方案满意度的单目标优化模型;最后应用该模型解决了投资方案的选择问题.     

对方案有偏好的区间粗糙数多属性决策方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间粗糙数的多属性决策问题,首先引入区间粗糙数的一些运算法则,然后给出了基于投影思想的目标规划模型来确定属性权重,基于区间粗糙数集成算子对区间粗糙信息进行集结,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序择优.最后,实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

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.     

基于区间犹豫模糊偏好关系的多属性决策方法

在现有的区间偏好关系和犹豫偏好关系基础上,首先定义了具有专家犹豫优先度的乘 性一致性区间犹豫模糊偏好关系,并提出了其一致性和评价对象优先权重之间的关系;其次,基于 模糊决策思想,建立线性规划模型,求出对应评价对象的区间权重向量;最后将模型应用于实例 中,说明其可行性。     

区间数多属性决策中决策矩阵的规范化方法

决策矩阵的规范化是多属性决策分析中的一个重要组成部分,针对具有不确定性区间数的决策矩阵的规范化问题,给出了两类实用的规范化方法,即基于区间数运算的规范化方法和基于误差传递的规范化方法·最后,给出了算例并说明了两类方法各自的特点·     

引入三参数区间数的多属性项目决策方法研究

纳入新的决策信息于二参数区间数中,构成三参数区间数,改进了项目决策评价方法.一方面,解决了二参数的区间数含有的信息量过少,内部不清晰,最终计算结果失真的问题;另一方面,有效简化了计算过程,减少了不确定性和排序的复杂性.最后,结合算例说明其特点.     

属性权重信息不完全区间数多属性决策方法

依据传统的TOPSIS方法的基本思路,基于相对隶属度法,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是借助每一方案的综合加权距离求得每个方案相对于优等方案的隶属度,再按隶属度的大小进行决策。该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难,表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后,用实例说明了模型的可行性和有效性。     

多属性决策的α—较多属性偏爱法

对于多属性决策问题，引进属性偏爱数概念，由此，依据问题的属性值的特点，提出了求解多属性决策问题的α-较多属性偏爱法。     

误差分析理论在区间数多属性决策问题中的应用

基于误差分析理论，针对不确定性区间数多属性决策问题，给出了一种误差分析方法，并将该方法应征地ＴＯＰＳＩＳ算法。     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题,提出了一种区间数熵权的确定方法·依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,首先,通过构建两个最优化模型,求得区间熵;然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权·该方法具有概念清晰、实用的特点,得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度·最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性·     

不确定性多属性决策的一种线性规划方法

针对具有不确定性区间数的多属性决策问题,提出了一个线性规划方法,该方法与Ｂｒｙｓｏｎ和Ｍｏｂｏｌｕｒｉｎ给出的线性规划方法相比,能够保证计算出来的每个方案综合评价值所在的区间均使用了一个属性权重向量。对于这个结果,进行相应的决策方案排序才显得更有实际意义。     

基于区间证据推理的多属性决策方法

针对多属性决策过程中出现属性信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题,提出一种区间证据推理方法。首先,采用区间评估等级以及区间评估等级信任度的形式表达评估信息的不确定性。其次,通过转换公式统一各属性评估的信任识别框架。然后,采用区间证据推理的集成公式集结区间不确定信息,处理评估等级、评估等级信任度和定量属性评估的区间不确定信息的集结问题。最后,采用期望效用理论对方案综合排序。为验证该方法的有效性,以某生鲜电商选择生鲜供应商为例,运用所提方法对区间形式的不确定评估信息进行处理,结果表明,所提方法能够处理属性评估信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题。     

具有区间数的多属性决策问题的分析方法

为了解决带有不确定性区间数的多属性决策问题,首先给出了一个决策分析模型;然后针对决策方案的综合评价值,提出了关于数的两种排序方法,最后给出了实例计算。     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·     

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.