犹豫模糊多属性决策的M-TOPSIS法

犹豫模糊集由于允许隶属度用几个数值的集合来描述,对于处理决策者对决策的信息表现出犹豫和优柔寡断情形特别适合,成为不确定多属性决策的又一有力工具;针对属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,提出了一种改进的TOPSIS决策法——M-TOPSIS决策法.并通过实际应用例子说明所提出的方法的有效性和实用性.     

基于改进DEMATEL的区间对偶犹豫模糊多属性决策方法

针对区间对偶犹豫模糊多属性决策问题,将传统DEMATEL分析法加以改进,引入决策偏好系数,提出了一种基于中心度、原因度参量的属性权重确定方法。为避免行为偏好对距离刻画带来的主观性影响,定义了广义区间对偶犹豫模糊距离。借助加权平均(WA)算子,将权重向量与初始决策矩阵集结,得到最终的综合决策矩阵,并通过TOPSIS法对各方案进行综合评价。通过实例说明本方法的有效性和可行性。     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

基于语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法

将图犹豫模糊集与语言术语集结合，定义了语言图犹豫模糊集和语言图犹豫模糊数的运算，为比较语言图犹豫模糊数的大小，考虑了语言图犹豫模糊数中元素的离散程度对评估结果的影响，定义了得分函数和精确函数，提高了得分函数对语言图犹豫模糊数的区分能力。结合Hamy平均算子，定义了语言图犹豫模糊Hamy平均算子，研究了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的性质，并提出了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法。最后，将其应用于建筑公司原料供应商的选择中，并与现有方法进行对比分析，验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

基于属性关联的犹豫模糊TODIM多属性决策方法

针对属性值为犹豫模糊信息,且已知属性关联的多属性决策问题进行了研究;首先引入测度函数,参照依赖和损失规避心理行为,对每个属性下相对参照点进行方案两两之间的优势-劣势比较,构建在每个属性下方案的收益-损失矩阵;依据Choquet积分和TODIM方法的基本思想,计算方案的个体感知优势度,在此基础上,计算备选方案的总体感知优势度,进而对方案进行排序;最后通过一个算例分析表明所提出方法的可行性和有效性.     

基于犹豫梯形模糊Bonferroni Mean算子的多属性决策

针对专家评价值为犹豫梯形模糊元的多属性决策问题,考虑专家评价值之间的关联性,结合Bonferroni均值提出了犹豫梯形模糊Bonferroni mean算子及其加权形式.利用犹豫梯形模糊元的运算法则研究算子的相关性质和一些特例,给出了基于犹豫梯形模糊加权Bonferroni mean算子的决策方法,并通过数值实例验证了该算子的有效性.     

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.     

犹豫模糊语言多属性决策灰关联分析方法及其应用

以区域金融生态环境评价问题为研究对象,提出一种新的融合方法;针对犹豫模糊语言术语集,结合灰色关联分析理论,提出犹豫模糊语言灰色关联度的概念,并基于离差最大化原理给出最优化模型,对各属性进行客观赋权;最后用实例验证了其有效性和可行性,突破了传统的灰色关联分析法应用于区间属性的决策问题,研究了更模糊且更贴近现实的语言评价环境,该方法不仅能够充分利用原始评价数据,且能减少不必要的信息损失。     

一种基于信息熵的混合型多属性决策方法

针对属性值为精确数型、区间型和模糊型的混合多属性决策问题,提出了一种混合型多属性决策方法。该方法首先采用熵权系数法确定各性能指标的权重,以减少传统权重确定方法产生的主观偏差;然后,利用逼近理想解排序法模型对方案优劣排序;最后,假设某一最优产品所对应装备制造商的生产能力有约束等状况,采购方可根据自身情况选择若干家制造商并对其建立单目标的线性规划模型,确定生产数量在所选制造商之间的分配,以期达到总耗资最低、选择价值最大的目的。实例结果验证了该决策方法的可行性和有效性。     

基于可能度的犹豫模糊PROMETHEE方法

 针对犹豫模糊多属性决策问题, 引入犹豫模糊可能度概念, 提出了基于可能度的PROMETHEE 方法。首先, 基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊元比较的可能度公式, 并证明其性质;在其基础上结合PROMETHEE 法, 给出犹豫模糊多属性决策方法。本方法将传统PROMETHEE 的多步骤整合为一个公式, 简化了计算过程。最后, 通过实例验证了该方法的合理性和可行性。     

基于模糊折衷型决策分析的多目标动态规划及其在投资决策中的应用

基于模糊折衷型决策分析，提出一种新的多目标模糊优选动态规划方法，并建立了决策模型．该模型具有较好的通用性和可操作性，可供决策参考．     

基于目标规划和投影的模糊多属性决策法

针对部分权重信息下对方案有模糊互反偏好关系的决策问题,首先,基于决策者的主客观偏好信息偏差最小化建立一个目标规划模型获得属性权重,其次,利用各方案的模糊加权属性值在正理想解上的投影对方案进行排序,最后进行了实例验证.     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

模糊评价方法在地方公用事业决策中的应用

以模糊决策模型为基础,改进了综合模糊评判方法,并采取Ａｄａｍｏ模糊数排序方法,为公用事业决策中经常遇到的清晰－模糊指标混合的选择型决策问题提供了一条解决的途径,文中还首次尝试了用模糊数构造模糊矩阵以增加决策的科学性。     

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.     

TFOWA算子及其在决策中的应用

研究了属性权重信息完全未知、属性值以梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,给出了梯形模糊数决策矩阵的规范化公式.把有序加权平均(OWA)算子推广到所给定的数据信息均为梯形模糊数形式的不确定环境中,提出了一种梯形模糊有序加权平均(TFOWA)算子,给出了其在应用过程中的具体步骤,并提出了一种相应的集结决策信息的方法.TFOWA算子的特点是充分利用梯形模糊数的不确定性,因而更能反映客观事物的复杂性及人类思维的模糊性,从而使得决策更符合实际情况.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于Vague集距离的多评价指标模糊决策方法

给出了Vague集的基本概念和Vague集多评价模糊决策的概念，提出了一个新的基于Vague集距离的多评价指标模糊决策方法．在这个方法中，提出了理想方案的概念和候选方案对满足多评价指标的不确定性的概念，利用候选方案与理想方案的Vague集距离来求出最佳方案．     

广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子及其决策应用

针对连续集合上决策变量的隶属度和非隶属度之和超过1的决策问题,提出区间值Pythagorean三角模糊数,并且分析其广义集成算子的决策应用。首先,引入区间值Pythagorean三角模糊数的概念,得到其运算法则。其次,推导区间值Pythagorean三角模糊数的加权平均算子、加权几何算子、有序加权平均算子、有序加权几何算子、广义有序加权平均算子以及广义有序加权几何算子,介绍它们的相关性质。最后,构建出基于广义区间值Pythagorean三角模糊集成算子的多属性决策模型,并且根据实例对广义有序加权平均算子和广义有序加权几何算子进行稳定性分析,运用图像直观地证明在处理决策问题时前者优于后者,说明决策模型的有效性和可行性。