基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

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.     

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．     

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.     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

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.     

基于区间直觉模糊集的研究型高校可持续发展能力评价

定义了基于Einstein运算规则的区间直觉模糊数运算规则以及区间直觉模糊信息的IIFEWG算子和区间直觉模糊信息的IIFEWA算子.针对准则值为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出一种区间直觉模糊多属性决策方法.该方法利用IIFEWG算子或者IIFEWA算子对准则进行集成,得到各方案的综合区间直觉模糊数,通过比较各方案综合区间直觉模糊数的得分函数值和精确函数值得到方案集的排序.从研究型高校的科研能力、人才培养、财务发展潜力和财务当前水平评价其可持续发展能力,评价过程及结果表明了基于Einstein运算规则的区间直觉模糊信息集成方法的有效性和可行性.     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

基于PAO算子的直觉模糊多准则决策算法

定义了直觉模糊数及其比较规则,提出了直觉模糊数间的PAO算子.针对准则间具有偏好关系且准则权重未知并变化,准则值为直觉模糊数的模糊多准则决策问题,提出了利用PAO算子进行集结的决策方法.该方法通过计算各方案在不同准则下的相对满意指数和相对精度,利用PAO算子获得每个方案的具体准则权重并生成计分函数和精确函数.通过计分函数的比较,得出方案集的排序结果.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

排序决策的直觉模糊数方法

为了更细腻地描述作为比较评价的语言信息,用一个直觉模糊数表示两两对象的比较评价,将直觉模糊数表示为由上理想模糊数和下理想模糊数的二元模糊数组,定义了关于直觉模糊数的一种运算并且给出了基于结构元表示的排序比较方法;在排序决策过程中,通过对相对属性判断值的规范化处理完成对一组对象的排序,实现了优选的目的.结果表明:通过下、上理想模糊数将结构元理论应用到直觉模糊数上,简化了计算,同时直觉模糊数在表达信息上考虑人的犹豫度,使得在表达语言信息上较模糊数更贴近现实,排序结果自然更精确.