基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.     

基于偏好矩阵的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出了一种基于偏好矩阵的决策方法。该方法从对偏好关系赋予基数值的角度思考并分析问题,通过确立标准优劣差异矩阵同时实现方案间属性优劣比较和差异规范,并充分考虑了区间型和风险型属性各自的不确定性特点;定义统一的偏好映射建立偏好矩阵,然后求解排序向量来量化方案的相对重要程度,再聚合得到总排序向量,实现方案排序。给出了应用该方法的决策原理与具体求解步骤。最后,以自动目标识别系统评估为例进行了算例分析,此算例说明了所提方法的有效性。     

一种基于三角模糊数的多属性群决策方法

针对方案的属性评估信息和属性权重是模糊语言形式的多属性群决策问题,先将语言信息转化为三角模糊数;然后利用三角模糊数的性质,构造了集结决策者权威性和意见一致性的组合一致性指标,并在此基础上提出了一种模糊多属性群决策算法。最后,通过企业信用状态评估实例及其组合一致性指标的灵敏度分析证明了整个算法的可行性和有效性。     

基于诱导型区间直觉模糊混合算子的群决策方法

针对属性值以区间直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了两种融合信息更加全面的诱导型区间直觉模糊混合集结算子.利用提出的区间直觉模糊数的熵值度量方法来确定诱导变量,并结合基于支持度的数值依赖型集结算子,通过综合考虑位置、数据自身重要性及信息包含量,提出了诱导型区间直觉模糊混合平均(Ⅰ-ⅡFHA)算子和诱导型区间直觉模糊混合几何(Ⅰ-ⅡFHG)算子,分析了相关性质,进而给出一种区间直觉模糊多属性群决策方法,实例研究表明了所研方法的适应性与有效性.     

区间直觉模糊多属性群决策自收敛算法

对区间直觉模糊多属性群决策中的一致性问题进行研究,引入了一种可自收敛算法得到一致性群决策矩阵。首先基于区间直觉模糊数的运算法则和集结算子,将单个决策者的决策矩阵集结为群体决策矩阵;然后通过可自收敛算法反复迭代,直到得到满足一致性的群体决策矩阵;最后再次基于区间直觉模糊数的集结算子和排序规则实现方案选优。从理论上论证了该算法的收敛性和保序性,并通过算例验证了算法的可行性和有效性。     

基于模糊语言评估及语言OWA算子的多属性群决策法

研究决策矩阵的元素以模糊语言形式给出的多属性群决策问题，给出一种语言OWA算子。利用该算子对模糊语言偏好信息进行了集结，提出一种基于模糊语言评估及语言OWA算子的多属性群决策方法。最后进行实例分析。     

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。     

基于数据融合技术的多属性群决策方法

利用模糊数相关理论及数据融合技术,对不同决策者对同一个方案的评价值具有不同程度冲突,属性值和属性权重均为模糊数的多属性群决策问题提出了解决方案。对模糊数的排序问题,利用可信性测度概念,通过模糊模拟方法对两个模糊数比较的大小进行计算,并建立互补判断矩阵得到最终的排序结果。算例的结果证实了该方法的可行性、有效性和合理性。     

基于可能度的语言直觉模糊PROMETHEE多属性群决策

针对权重信息未知的语言直觉模糊多属性群决策问题, 提出了一种基于改进的可能度和偏好顺序结构评估法(preference ranking organization method for enrichment evaluations, PROMETHEE)的语言直觉模糊多属性群决策方法。首先,基于Atanassov偏序和犹豫度, 改进语言直觉模糊数的可能度, 并证明其具有互补性、传递性等良好性质。其次,基于改进的可能度, 通过最大化决策者在属性上的加权平方可能度, 构造多目标规划模型, 求得每位决策者的属性权重。然后,建立群体共识反馈模型, 提高群体共识度, 结合修正的偏好关系和决策者主观权重, 提出修正系数来确定决策者权重。最后,通过实证分析验证该方法的可行性和有效性。     

基于语言Choquet积分算子的多属性群决策方法

在现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好间均在不同程度上存在相互关联。为此,提出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策方法。首先,介绍了语言评估标度集上的一些运算法则。基于这些运算法则和模糊测度,定义了一种语言Choquet积分算子。然后,探讨该算子的一些性质,给出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策途径。研究表明,该算子是语言有序权重平均算子的一般化形式。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程。     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

基于语言标度中术语指标的多属性群决策法

研究决策矩阵中元素以语言形式给出的多属性群决策问题．介绍语言评估标度集，定义虚拟术语和虚拟术语指标等概念，给出与语言决策矩阵相对应的指标矩阵．利用语言评估标度中术语与其指标之间的关系，以及加权算术平均算子和混合集结算子，提出一种基于术语指标的多属性群决策方法，该法简便易行，且能充分地利用已有的决策信息，因此所得决策结果较为精确、合理，最后通过实例对方法的实用性和有效性进行说明。     

A multi-criteria decision making procedure based on interval-valued intuitionistic fuzzy bonferroni means

Inspired by the idea of Bonferroni mean, in this paper we develop an aggregation technique called the interval-valued intuitionistic fuzzy Bonferroni mean for aggregating interval-valued intuitionistic fuzzy information. We study its properties and discuss its special cases. For the situations where the input arguments have different importance, we then define a weighted interval-valued intuitionistic fuzzy Bonferroni mean, based on which we give a procedure for multi-criteria decision making under interval-valued intuitionistic fuzzy environments.     

Multi-attribute decision making method for air target threat evaluation based on intuitionistic fuzzy sets

The function of the air target threat evaluation (TE) is the foundation for weapons allocation and senor resources management within the surface air defense. The multi-attribute evaluation methodology is utilized to address the issue of the TE in which the tactic features of the detected target are treated as evaluation attributes. Meanwhile, the intuitionistic fuzzy set (IFS) is employed to deal with information uncertainty in the TE process. Furthermore, on the basis of the entropy weight and inclusion-comparison probability, a hybrid TE method is developed. In order to accommodate the demands of naturalistic decision making, the proposed method allows air defense commanders to express their intuitive opinions besides incorporating into the threat features of the detected target. An illustrative example is provided to indicate the feasibility and advantage of the proposed method.     

基于熵的模糊群体评价合成方法

研究了模糊决策环境下群体评价意见的合成问题。应用距离函数来计算两个梯形模糊数之间的相似性函数,使得相似性函数的应用范围得到拓展。基于熵来度量个体与群体的一致性,建立了群体决策的熵模型,减少了群体的不确定性。利用此模型对专家的初始主观权重进行迭代运算得到修正权重,再把初始主观权重和修正权重线性合成作为专家的综合权重。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.     

区间直觉纯语言信息的集结方法及其在群决策中的应用

对区间直觉纯语言信息的集结方法进行了研究.定义了区间直觉纯语言集及其运算法则和区间直觉纯语言变量的得分函数和精确函数,给出了一种简单的区间直觉纯语言变量的排序方法.进一步,提出了一些基于区间直觉纯语言信息及其运算法则的信息集结算子.在此基础上,给出了一种专家权重、属性权重及属性值均以语言标度形式给出的区间直觉纯语言信息集结方法,并将此方法应用到多属性群决策中.最后通过实例分析表明了该方法的有效性和可行性.