基于决策者风险态度的直觉模糊多属性决策方法

根据直觉模糊多属性决策的特征,引进反应决策者风险态度的风险参数,构造融决策者风险态度、得分函数和精确函数为一体的综合得分函数,并依据综合得分函数得到一种排序直觉模糊数的新方法,再结合直觉模糊加权平均算子提出一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例说明该决策方法的可行性和有效性.     

基于期望值的区间直觉模糊多属性决策方法及其应用

研究属性权重信息完全未知和部分已知,且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数的多属性决策问题.基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后利用区间直觉模糊数加权平均算子对区间直觉模糊信息进行集结,根据得分函数和精确函数对方案进行排序.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

属性权重未知情形下的区间直觉模糊多属性决策方法

针对区间直觉模糊信息环境下属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数与精确度函数,提出了基于离差最大化的属性权重确定方法,然后基于区间直觉模糊加权平均算子给出了属性权重未知情形下属性信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法.最后将该方法运用到突发事件应急预案有效性评价问题,通过实例分析验证了该方法的有效性.     

基于决策者风险偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法

依据决策者的风险偏好,将区间直觉模糊数转化为含参数直觉模糊数,然后基于直觉模糊数投票模型和人们从众心理分析直觉模糊数的犹豫度对其得分的影响,进而定义直觉模糊数新的得分函数,并以此作为区间直觉模糊数的排序指标,提出一种新的区间直觉模糊数模糊决策方法,最后通过例子验证该方法的可行性和有效性.     

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.     

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．     

基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法

研究了属性值为实数、且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断形式给出的直觉模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,然后分别建立了基于直觉判断矩阵和基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型,并且建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,进而给出了基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法.该方法无需对不同偏好结构进行一致化处理,可直接通过求解模型得到最优权重向量,因而避免了一致化所导致的决策信息的失真和丢失.最后应用上述方法对江苏省企业技术创新能力进行了评估.     

一种基于区间直觉模糊集的多属性决策方法

对已有区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了研究,在此基础上定义了一种新的得分函数,弥补了已有得分函数和精确函数的不足和缺陷,并讨论了得分函数的一些性质。通过区间直觉模糊集的加权平均算子和加权几何集成算子对多属性进行集成,应用新的得分函数,给出了基于区间直觉模糊集的多属性决策方法。实例表明该方法具有良好的实用性。     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了区间直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法,最后通过实例分析说明了该方法有效、可行而且计算简单．     

基于期望得分函数的直觉模糊软决策方法

针对直觉模糊数排序中的一些局限性, 通过改进直觉模糊数的经典得分函数, 利用期望得分函数及其诱导的偏序给出一种直觉模糊软决策方法. 实例分析表明, 该方法推广了直觉模糊软集的补运算, 可有效解决相关决策问题.     

考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法

提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.     

风险型多属性决策的一种求解方法

在属性取值的分布函数已知的假设条件下,给出了风险型多属性决策问题的一种求解方法.通过随机变量取值大小的比较,利用概率指标描述方案在同一属性下的优劣程度;基于加权的思想,将方案在各属性下的优劣程度集结得到方案间的总体优劣程度,并建立方案两两比较的可能度矩阵——模糊互补判断矩阵.据此得到方案的排序结果.该方法直观、简便,而且不要求对风险决策矩阵进行规范化.最后,把属性值为区间数的多属性决策问题作为风险型多属性决策问题的特例,给出了算例.     

直觉模糊群决策的最大偏差法

针对属性权重完全未知,且属性值以直觉模糊集形式表示的多属性群决策问题,运用最大偏差法建立模型,求出属性的最优权重,利用得分函数将直觉模糊信息转化为实数信息,并运用WAA算子将所得的实数信息进行集结,从而对方案进行排序．最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性．     

基于集对分析和直觉模糊集的语言型多属性群决策方法

针对语言型多属性群决策问题进行了研究,提出基于集对分析的直觉模糊群决策方法。首先给出语言信息与直觉模糊值的转换方法;分析集对分析的思想与直觉模糊集思想的兼容性,通过集对分析的方法求解出方案对于单个属性和所有属性的联系度表达式;最后通过一个排序公式对方案进行排序,并得出最优方案。算例证实了该方法的有效性。     

基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的混合评价信息供应商选择决策

针对主客观混合评价信息的供应商选择决策问题,提出一种基于直觉模糊交叉熵及灰色关联的群决策方法。在确定供应商选择决策指标体系的基础上,将不同类型的主观评价信息统一转化为直觉模糊数,基于新的得分函数及单个决策者与决策群体的评价偏差确定决策者权重。把转化为直觉模糊数的规范化客观评价信息与群体直觉模糊主观评价信息合并,并采用直觉模糊熵确定各属性权重。根据直觉模糊数之间的交叉熵距离度量,采用灰关联法实现对备选供应商的排序择优。制造类企业供应商选择算例表明所给方法的合理有效性。     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法.最后,将所获得的决策...