Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的一致性和排序研究

研究Ⅰ型不确定数(区间数,三角模糊数和梯形模糊数)互补判断矩阵的一致性和排序方法.首先引入Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的定义,然后给出一致性Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的定义,并给出构造一致性Ⅰ型不确定数互补判断矩阵的方法.为了进一步研究一致性和排序方法,引入期望值矩阵的概念,并且基于期望值矩阵实现对方案排序.最后给出两个算例.     

确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法

在给出模糊判断矩阵的加性一致性和乘性一致性概念的基础上,提出了确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法,第1类方法是先将一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵,然后将后者的排序向量作为前者的排序向量;第2类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。最后进行了算例分析。     

残缺信息下的三角模糊数互补偏好群决策研究

研究残缺互补判断矩阵排序方法问题.分析了三角模糊数互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换关系,给出了三角模糊数互补判断矩阵加性一致性的概念,提出了残缺三角模糊数互补判断矩阵的一个最小二乘群决策排序模型,并研究此模型解的存在性条件,将残缺型判断矩阵的群决策排序模型推广到完全信息群决策与单人决策情形.最后给出了一个算例.     

三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序

研究三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序问题.从加性一致性角度,讨论了三角模糊数互补判断矩阵与三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转化关系,建立了一个基于最小方差的多层次非线性规划模型.通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量,并利用三角模糊数期望值公式对决策方案的权重向量进行排序.最后通过算例验证该方法的可行性和有效性.     

基于广义Fuzzy偏好关系的决策方法探讨

提出了广义模糊偏好关系的概念.设计了互补化排序和加性一致化排序两种排序方法,讨论了两种排序方法的相关性质.基于这两种排序方法,定义了冗余一致性指标和加性一致性指标,并讨论了采用加权算术平均算子(WAA 算子)或有序加权平均算子(OWA 算子)对广义模糊偏好关系进行集结,其群体偏好一致性(包括冗余一致性和加性一致性)的相关性质.对进一步完善基于模糊偏好关系的群决策模型具有理论和现实意义.     

模糊判断矩阵的满意一致性检验

针对多属性决策中模糊判断矩阵的一致性问题,提出了影子排序因子及增序模糊判断矩阵的概念,证明了模糊判断矩阵满足满意一致性的充要条件。根据该充要条件给出了一种对模糊判断矩阵进行满意一致性检验的简便算法,最后结合算例介绍了模糊判断矩阵在满足满意一致性时的排序方法,并分析了其在不满足满意一致性时影响其满意一致性的可能因素。这种算法不仅较为简便实用,而且为专家对原始判断信息进行针对性修正提供了参考依据,对方案排序研究提供了新的思路。     

模糊判断矩阵的一致性判定及改进方法研究

研究模糊判断矩阵的次序一致性和满意一致性问题.在模糊判断矩阵的非对角线位置不存在0.5时,提出将模糊判断矩阵转化成0-1偏好矩阵,按照布尔运算法则计算偏好矩阵的三次乘幂,得到若其对角线存在数值为1的元素,则模糊判断矩阵不具有次序一致性的结论;若模糊判断矩阵非对角线位置存在0.5,则提出查找循环链的方法进行次序一致性判定.对不具有次序一致性的模糊判断矩阵,提出启发式修改规则.提出度量模糊判断矩阵满意一致性的指标,并得到在其它元素不变的情况下使满意一致性达到最佳时的元素取值,由此提出一致性改进方法.     

群组决策中判断的一致性协调与方案排序

考虑复杂系统中群组决策(或评判)中的不确定性和模糊性，对模糊判断矩阵的构建条件——群组判断的一致性问题进行讨论，进而提出几种群组判断的基本一致性协调方法，并由此构建模糊判断矩阵，给出由模糊判断矩阵导出方案排序权数的方法以及计算例子。     

三标度法在群体判断和Fuzzy判断中的应用

在 AHP三标度法排序的基础上 ,定义了方案 Ai在第 k位的隶属度 ,给出一种群体排序方法 ,同时利用三标度法也给出一种构造模糊一致性矩阵的方法.     

残缺互补判断矩阵

定义了残缺互补判断矩阵、三角一致性残缺互补判断矩阵、弱一致性残缺互补判断矩阵、加型一致性残缺互补判断矩阵、积型一致性残缺互补判断矩阵、可接受残缺互补判断矩阵等概念,研究了残缺互补判断矩阵的一些性质,并给出了它的一种简洁的排序方法.最后对判断信息完全未知的情形进行了分析.     

模糊判断矩阵的一致性检验及一致性改进方法

证明乘性一致性模糊判断矩阵的若干性质，给出一个判别模糊判断矩阵加性一致性程度的指标，提出一种改进模糊判断矩阵加性一致性的方法，并用算例作说明。     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

一种改进的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

在传统的三角模糊数互补判断矩阵排序方法的基础上,结合三角模糊数均值的概念,提出了一种改进的排序方法。该方法通过三角模糊数互补判断矩阵以及相应的概率分布矩阵,计算得到模糊均值矩阵,从而将三角模糊数互补判断矩阵的排序问题转换为模糊均值矩阵的排序问题,然后对模糊均值矩阵利用权的最小平方法计算排序向量。通过计算三角模糊数均值,有效地减少了判断过程中的不确定性。给出了该方法的具体应用步骤,仿真算例表明该方法易于实现,具有很好的可操作性。     

基于二元语义的八类偏好信息的群决策方法

利用模糊数与二元语义之间的转化方法,研究模糊互补判断矩阵与二元语义判断矩阵之间的内在联系,得到了模糊互补判断矩阵的二元语义转化方法保持原判断矩阵的互补性,满意、完全加性、乘性一致性和方案优先顺序等结论.扩展了该转化方法,给出了八类不同形式偏好信息的一致化和集结方法.最后,通过算例表明了该方法是有效的.     

基于语言判断矩阵的一致性及其排序方法

研究语言判断矩阵的乘性一致性及方案排序问题.首先给出有关语言判断矩阵和互反判断矩阵的定义及其性质,提出语言判断矩阵一致性的定义;然后通过引进导出矩阵将语言判断矩阵转换为数值矩阵,得出语言判断矩阵具有完全一致性或弱一致性的充要条件是其转换后得到的导出矩阵也具有同样的结论.同时利用该转换公式,给出基于语言判断矩阵的方案排序方法.最后,通过一个算例说明文中提出的分析方法.     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.