基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

基于 ITFN 信息关联输入的改进群体 MULTIMOORA 决策方法

提出基于直觉梯形模糊数(intuitionistic trapezoidal fuzzy number, ITFN)极小、极大期望值的序关系判别准则, 并引入风险系数构建ITFN相对完善的带有决策者风险偏好的运算规则, 在此基础上定义直觉梯形模糊Bonferroni (intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni, ITFB)平均算子, 验证其相关性质. 针对决策者之间、属性之间分别存在关联关系且权重均未知的多属性群决策问题, 提出基于ITFN信息关联输入的改进群体MULTIMOORA决策方法. 首先, 构建直觉梯形模糊决策矩阵序列, 予以标准化处理, 并将其转化为极小期望决策矩阵序列; 其次, 综合利用基于熵权法和考虑决策者偏好关联的基于2-可加模糊测度与Choquet积分联合的主客观赋权法确定决策者权重及属性权重; 最后, 分别引入WITFB平均算子及ITFN的Hamming 距离以改进传统MULTIMOORA决策方法, 基于优势理论可对方案展开综合排序以确定最优方案. 通过算例分析验证本文方法的可行性及有效性.     

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。     

基于群组DEMATEL与灰关联投影的供应商质量绩效评价

针对装备采购供应链的供应商准入评价中较少同时考虑主观判断模糊偏好及评价指标内在关联的问题, 提出一种基于决策实验室分析法(decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)与灰关联投影的混合多属性群决策模型, 用以评价装备采购供应商质量绩效。该模型考虑了定量与定性融合的属性形式, 将定性评价转化为直觉模糊数形式。首先, 通过考虑专家偏好关联的λ模糊测度广义Shapley Choquet积分算子来集结主观群决策模糊信息。然后, 拓展群组DEMATEL来确定模糊环境下的指标相关权重。最后, 基于改进灰关联投影法集结主客观评价信息, 得到供应商的优劣排序。通过实例对比及敏感性分析进一步表明模型的实用性较强、可操作性好, 能有效解决混合多属性群决策问题。     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

基于距离的直觉模糊粗糙模型及应用

将直觉模糊和区间直觉模糊集(数)的距离测度引入直觉模糊信息系统和区间直觉模糊信息系统,建立基于距离的粗糙集模型,并给出该模型两种约简-上下近似约简的定义.通过构造分辨函数,设计距离直觉模糊粗糙模型的知识约简及规则提取算法.最后将距离直觉模糊粗糙模型应用于信息系统安全审计风险判断,这不仅可为从直觉模糊和区间直觉模糊信息系统中获取知识提供一种粗糙集方法,而且还为信息系统安全审计风险的有效判断提供决策支持.     

广义模糊值Choquet积分的零可加性

在广义模糊测度空间的任一子集上,对给定的μ-可积模糊值函数,建立所谓广义模糊值Choquet积分,并将这种积分整体看成可测空间上取值于模糊数的集函数.首先,获得这种积分恰好构成模糊值(数)测度,其次,讨论当广义模糊测度满足次(超)可加,零可加和伪零可加性时,这种积分具有可传性.     

广义区间值直觉模糊数及其在工位评估中的应用

直觉模糊数及其在模糊多属性决策问题中的应用吸引了众多学者的注意, 而将直觉模糊数进一步拓展为 广义直觉模糊数也有一些文章涉及. 然而, 基于区间值直觉模糊数的延伸却较少有文献研究, 本文结合广义 直觉模糊数与区间值模糊数的定义、性质, 提出了广义区间值直觉模糊数的概念. 为服务于模糊多属性决策问题, 进一步引入了基于广义区间值直觉模糊数的加、减和数乘运算规则, 并证明了其在定义域上具有封闭性. 由此给 出针对广义区间值直觉模糊数的三条排序准则. 最后将广义区间值直觉模糊数的概念应用于生产线人工工位的 绩效评估案例中, 从而验证了本文提出方法的有效性和实用性.     

多型异构数据下关联变权空间多属性决策方法

针对当前空间多属性决策方法对空间特性的考虑不足,提出一种综合考虑多型异构性、空间复杂关联性以及空间动态性的空间多属性决策新方法.首先,定义了多型异构数据的D-U空间映射法则,提出了一种使多型异构数据能在空间中得以同构化的方法.其次,考虑空间复杂关联性及动态性,构造了2可加模糊测度下的广义Banzhaf关联变权及关联状态变权.然后,为客观确定关联属性的重要程度,建立了基于2可加模糊测度的广义Banzhaf Choquet逼近理想解优化模型,在此基础上融合关联属性信息实现备选方案的排序优选.最后,将所建模型用于干热岩勘探选区决策案例中,验证了方法的可行性,对比分析证明了方法的有效性及优越性.     

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。     

Generalized intuitionistic fuzzy hybrid Choquet averaging operators

In this study a new hybrid aggregation operator named as the generalized intuitionistic fuzzy hybrid Choquet averaging(GIFHCA) operator is defined.Meantime,some desirable properties are studied, and several important cases are examined.Furthermore,we define the generalized Shapley GIFHCA (GS-GIFHCA) operator,which does not only overall consider the importance of elements and their ordered positions,but also globally reflect the correlations among them and their ordered positions.In order to simplify the complexity of solving a fuzzy measure,we further define the generalizedλ-Shapley GIFHCA(GλS-GIFHCA) operator.     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

Some interval-valued intuitionistic uncertain linguistic hybrid Shapley operators

Two interval-valued intuitionistic uncertain linguistic hybrid operators cal ed the induced interval-valued intuitionistic uncertain linguistic hybrid Shapley averaging （I-IIULHSA） operator and the induced interval-valued intuitionistic uncertain linguistic hybrid Shapley geometric （I-IIULHSG） operator are defined. These operators not only reflect the importance of elements and their ordered positions, but also consider the correlations among elements and their ordered positions. Since the fuzzy measures are defined on the power set, it makes the problem exponentially complex. In order to simplify the complexity of solving a fuzzy measure, we further define the induced interval-valued intuitionistic uncertain linguistic hybrid λ-Shapley averaging （I-IIULHλSA） operator and the induced interval-valued intuitionistic uncertain linguistic hybrid λ-Shapley geometric （I-IIULHλSG） operator. Moreover, an approach for multi-attribute group decision making under the interval-valued intuitionistic uncertain linguistic environment is developed. Finally, a numerical example is provided to verify the developed procedure and demonstrate its practicality and feasibility.     

基于证据理论的直觉梯形模糊IOWA算子及其应用

为解决信息不确定与信息不完全的不确定型决策问题,定义了基于证据理论的直觉梯形模糊诱导有序加权平均(DS-TrIFIOWA)算子.首先,介绍了直觉梯形模糊数及其相应的运算法则和集结算子.然后,基于证据理论和直觉梯形模糊数,并考虑到决策者观念特征,定义了DS-TrIFIOWA算子,分析并证明了该算子的性质,进而提出了一种基于DS-TrIFIOWA算子的不确定型决策方法.最后,利用算例对该方法的可行性和有效性进行了分析.     

Linear goal programming approach to obtaining the weights of intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging operator

The multiple attribute decision making problems are studied, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take the form of intuitionistic fuzzy numbers. The operational laws of intuitionistic fuzzy numbers are introduced, and the score function and accuracy function are presented to compare the intuitionistic fuzzy numbers. The intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging (IFOWA) operator which is an extension of the well-known ordered weighted averaging (OWA) operator is investigated to aggregate the intuitionistic fuzzy information. In order to determine the weights of intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging operator, a linear goal programming procedure is proposed for learning the weights from data. Finally, an example is illustrated to verify the effectiveness and practicability of the developed method.     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。