基于群体理想解的三角模糊数群体多属性决策

为求解群体多属性决策问题,提出属性值为三角模糊数的一种群体多属性决策法.该方法首先引入依赖于评价属性和专家个体判断相似度的专家权重思想,以反映专家在不同评价属性中的综合重要性程度;其次采用理想点法对每个单一评价属性将专家个体判断集结成专家群体判断,构造出关于方案集的群体判断决策矩阵;最后定义三角模糊数正负群体理想方案,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的群体理想解算法.通过算例分析说明了该方法的可行性.     

模糊多准则VIKOR决策的结构元方法

为解决备选方案中属性值及各属性权重均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,采用模糊结构元理论的模糊VIKOR方法.以最接近理想解为基本思想,简化模糊数的复杂运算,引入模糊数的结构元加权特征值和序关系,将三角模糊数决策矩阵转化为实数矩阵.给出模糊VIKOR方法的步骤,通过排序分析得出多属性决策的最优解.运用到运输问题上,不仅对运输问题中的路径选择起到参考,同时也证明了该方法的有效性和可行性.     

基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

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.     

属性值为三角模糊数的多属性决策研究

针对一类模糊多属性决策问题,当属性权重为已知实数且属性值为三角模糊数时,本文提出了一种基于优先关系的决策方案,该方法通过直接应用三角模糊数的排序方法,对决策的方案来进行排序,从而使得运算过程更加简便。最后用例子说明该决策方法的可行性和有效性。     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

基于集对分析的区间直觉模糊多属性决策方法

本文研究了属性权重为实数且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题. 首先, 基于直觉模糊集思想与集对分析思想兼容性的考虑, 将区间直觉模糊决策矩阵转化为联系度矩阵. 然后算出各方案的综合联系度, 通过一个排序公式得到区间数形式方案排序, 再结合区间数排序方法最终实现方案排序. 最后, 给出一个算例, 说明了该方法的有效性和实用性.     

一类模糊属性值的多属性决策问题的排序方法

研究了属性权重信息完全未知且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题．利用模糊数数据的变异系数来度量三角模糊属性值之间的差异程度，给出了求解属性权重的简洁公式和一种基于可能度的决策方案排序方法．     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

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．