一类连续区间数据的有序加权调和(C-OWH)平均算子及其应用

有序加权调和平均(OWH)算子是一种对离散性的数据进行集成的方法.本文首先把OWH算子推广到了连续区间上,提出了连续的区间数据OWH(C-OWH)算子,然后在此基础上提出了加权调和的C-OWH算子,有序加权C-OWH算子以及组合的C-OWH算子等新的概念,探讨了它们的一些性质.最后举例说明了这些算子在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是可行的.     

三参数区间数据信息集成算子及其在决策中的应用

研究了三参数区间数据信息的集成问题.基于连续区间数据有序加权平均(C-OWA)算子和有序加权几何(C-OWG)算子,定义了连续三参数区间数据有序加权平均(CP-OWA)算子和有序加权几何(CP-OWG)算子,并将这两种算子进行拓展,提出了加权的CP-OWA(WCP-OWA)算子和加权的CP-OWG(WCP-OWG)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,提出了一种属性权重和属性值均以三参数区间数形式给出的不确定多属性决策方法,该方法利用CP-OWA算子对三参数区间数属性权重进行处理,利用WCP-OWA算子或WCP-OWG算子对三参数区间数属性值进行集成.最后,进行了实例分析.     

FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。     

模糊Bonferroni平均算子及在多准则群决策中的应用

在进行信息集成时,有时需要考虑输入变量之间的相互影响,而Bonferroni平均（Bonferroni mean, BM）算子正好具有这种优点。为了集成三角模糊数,提出模糊Bonferroni平均（fuzzy Bonferroni mean, FBM）算子,讨论它的几种特殊情形。在此基础上,提出模糊加权Bonferroni平均（fuzzy weighted Bonferroni mean, FWBM）算子和组合模糊加权Bonferroni平均（combined fuzzy weighted Bonferroni mean, C-FWBM）算子,同时研究它们的一些性质。针对决策信息以三角模糊数给出的决策问题,提出一种基于FWBM算子和C-FWBM算子的多准则决策方法。最后举例说明其在模糊多准则群决策中的应用,结果表明该方法是可行的。     

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval valued intuitionistic fuzzy, IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval valued intuitionistic fuzzy number, IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。     

直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题,本文在直觉模糊环境下,将Heronian平均算子和幂平均算子相结合,提出了直觉模糊幂Heronian平均算子和直觉模糊加权幂Heronian平均算子.新算子利用Heronian平均算子的交叉运算来体现变量的关联性,同时引入支撑度系数来挖掘信息的相对贴近度,从而在信息融合过程中体现整体性.此外,还探讨了新算子的一些优良性质和特例,并给出一种多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性.     

三参数区间值模糊集上的TOPSIS决策方法

考虑到区间值模糊集中代表元在决策分析中的重要作用,提出三参数区间值模糊集和三参数区间值模糊值的概念,给出了三参数区间值模糊值之间的运算关系,定义了三参数区间值模糊值之间一种新的距离. 基于这种距离, 针对三参数区间值模糊集上的一个多属性决策模型, 提出了一种TOPSIS决策方法.最后以实例说明该方法的有效性.     

不确定集结算子及其在多属性决策中的应用

针对方案评估中属性信息的不确定性,提出了一个基于不确定信息的多属性集结算子。该算子将有序加权平均(OWA)算子和广义平均算子相结合而成的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到不确定的环境中,提出了一个广义不确定有序加权平均(GUOWA)算子。并且给出了基于GUOWA算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

基于正态分布区间数的概率测度及多属性决策

针对决策中采用均匀分布区间数描述模糊评价值的局限性,提出了应用正态分布区间数进行多属性决策的方法。分析了模糊数的可能性测度,通过概率分布特征量生成正态分布区间数,给出了基于正态分布区间数与一般模糊区间数的互换关系。由正态分布特性确定了正态分布区间数两个模糊算子,采用简化方法对模糊综合评判向量进行模糊集结。采用模糊随机仿真方法生成综合评估值,对统计结果采用模糊均值和方差的排序方法进行决策。实例计算表明了两种方法的有效性。     

拓展的C2OWA 算子及其在不确定多属性决策中的应用

把Yager提出的连续区间数据OWA(C-OWA)算子进行拓展,提出了加权的C-OWA(WC-OWA)算子、有序加权的C-OWA(OWC-OWA)算子、以及组合的C-OWA(CC-OWA)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,分别在单人决策和群决策这两种情形下,提出了属性权重确知、且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

一种不确定型OWGA算子及其在决策中的应用

把有序加权几何平均(OWGA)算子推广到所给定的数据信息均为区间数形式的不确定环境之中,基于区间数两两比较的可能度公式和模糊互补判断矩阵公式,提出了一种不确定有序加权几何平均(UOWEGA)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。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

Entropy-based procedures for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making

The class of multiple attribute decision making (MADM) problems is studied, where the attribute values are intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is completely unknown. A score function is first used to calculate the score of each attribute value and a score matrix is constructed, and then it is transformed into a normalized score matrix. Based on the normalized score matrix, an entropy-based procedure is proposed to derive attribute weights. Furthermore, the additive weighted averaging operator is utilized to fuse all the normalized scores into the overall scores of alternatives, by which the ranking of all the given alternatives is obtained. This paper is concluded by extending the above results to interval-valued intuitionistic fuzzy set theory, and an illustrative example is also provided.     

New approach to multiple attribute decision making with interval numbers

In an ambiguous decision domain, the evaluation values of alternatives against attributes would be interval numbers because of the inherent, uncertain property of the problems. By using a number of linear programming models, Bryson and Mobolurin propose an approach to compute attribute weights and overall values of the alternatives in the form of interval numbers. The intervals of the overall values of alternatives are then transformed into points or crisp values for comparisons among the alternatives. However, the attribute weights are different because of the use of linear programming models in Bryson and Mobolurin＇s approach. Thus, the alternatives are not comparable because different attribute weights are employed to calculate the overall values of the alternatives. A new approach is proposed to overcome the drawbacks of Bryson and Mobolurin＇s approach. By transforming the decision matrix with intervals into the one with crisp values, a new linear programming model is proposed, to calculate the attribute weights for conducting alternative ranking.     

直觉正态模糊优先集结算子及其在群决策中的应用

直觉正态模糊数是对直觉模糊数和正态模糊数的拓展.针对直觉正态模糊信息的集成问题,定义了直觉正态模糊数的运算法则、期望值和大小比较方法,提出了准则间具有优先关系的直觉正态模糊优先加权平均算子(INFPWA)、直觉正态模糊优先加权几何平均算子(INFPWG)、直觉正态模糊有序加权平均算子(INFPOWA)及这些算子的性质.在此基础上,针对专家和准则间具有优先关系并且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉正态模糊优先集结算子的群决策方法.最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性.     

区间数多指标决策问题的灰色关联分析法

通过引进区间数向量范数,对区间数多指标决策问题的决策矩阵进行规范化处理,再利用区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转化成指标取值为区间数的多指标决策问题,在此基础上给出了区间数多指标决策问题的灰色关联分析法,该方法简单实用,所需信息少,并运用该方法分析了一个实际问题。     

给出方案偏好信息的区间数多指标决策方法

针对属性值以区间数形式给出并且已知方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。首先,对区间多指标决策问题进行了描述;然后,为了反映决策者给出的方案偏好信息,建立了一个目标规划模型,通过求解该模型可得到指标权重信息,从而得到方案的综合评价值,以便进行方案的排序。最后给出了一个算例。