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。     

部分权重信息下一种交互式不确定语言多属性决策法

在部分权重信息下的不确定语言环境中,提出一种交互式多属性决策方法。定义了不确定语言变量的相似度、不确定语言方案的期望水平、不确定语言负理想点、不确定语言的方案达成度、不确定语言的方案综合度等概念。基于这些概念,建立了一些决策者与分析者之间不断交互的线性规划模型,然后在此基础上提出了一种实用的交互式选择最佳方案的方法。该交互式过程通过给定和不断地修正方案达成度和综合度来实现人机交互决策,最后给出了应用实例。     

基于二次规划与相对优势度的不确定多属性决策法

针对属性权重未知且属性值为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策分析方法。该方法的核心是基于加权属性值离差平方和最大,建立一个二次规划模型,通过求解该模型获得属性权重,从而由加性加权法得到方案的综合属性值,进而利用各方案的相对优势度和对方案进行排序。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

信息不完全确定的模糊多准则UTA方法

针对准则权系数信息不完全确定和准则值为模糊数且有训练集的多准则决策问题,提出了一种模糊多准则UTA方法。该方法在考虑对训练集排序的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息和训练集中各方案的模糊准则值的效用建立非线性模糊规划模型,并将其转化为模糊线性规划模型,求解得出准则权系数、训练集中各方案准则值的模糊效用值,利用插值求出方案的准则值的模糊效用,进而得到整个方案集的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

三种基于理想点的不确定多属性决策优化模型

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,提出了3种基于理想点的最优化决策模型。通过对这3种模型的求解,可获得属性的权重,进而给出了相应的对方案进行择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的多属性决策问题提供了新途径。最后用实例对该方法进行了说明。理论分析和数据结果表明了方法的可行性和有效性。     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。     

多阶段多指标决策的理想方案法

对带有时间顺序的多阶段多指标决策 ,在定义理想方案及贴近度的基础上 ,将这类决策转化为一个多目标优化模型来处理 ,从而为多阶段多指标决策问题提供了一种科学、可靠的决策方法 .     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

Interactive group decision making procedure based on uncertain multiplicative linguistic preference relations

Group decision making problems are investigated with uncertain multiplicative linguistic preference relations. An unbalanced multiplicative linguistic label set is introduced, which can be used by the experts to express their linguistic preference information over alternatives. The uncertain linguistic weighted geometric mean operator is utilized to aggregate all the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations into a collective one, and then a simple approach is developed to determine the experts' weights by utilizing the consensus degrees among the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations and the collective uncertain multiplicative linguistic preference relations. Furthermore, a practical interactive procedure for group decision making is proposed based on uncertain multiplicative linguistic preference relations, in which a possibility degree formula and a complementary matrix are used to rank the given alternatives. Finally, the proposed procedure is applied to solve the group decision making problem of a manufacturing company searching the best global supplier for one of its most critical parts used in assembling process.     

基于EMD提取专家语言评价信息的群决策方法

针对传统语言群决策方法在集成专家评价信息时所遇到的专家权重求取主观性大、方法无标准的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取专家语言评价信息的群决策方法,利用EMD方法适于分解非线性、非平稳信号数列的特点,分解各专家对待决策事物做出的综合语言评价值,得到各专家所做评价值的客观趋势成分和主观随机成分,以客观趋势成分的均值,作为待决策事物的专家综合评价结果用于优选过程.相比于传统群决策理论中专家信息的集成方式,其由于不用求取专家权重而直接进行评价信息提取,因此能更大限度地排除人为主观因素的影响,使最终决策结果更加符合对客观事物的评价规律.     

基于语言判断矩阵的信息不完全的群决策方法

针对方案间的比较信息为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间,甚至缺失,以及决策者权系数信息不完全确定的群决策问题,提出一种基于证据推理和二元语义的群决策方法。该方法根据决策者的原始评价矩阵信息得到属于语言等级的信任度,利用证据推理算法得到各方案在各语言等级下的信任度,将其转化为二元语义形式,根据决策者权系数的不完全确定信息和二元语义的距离等构建非线性规划模型,并利用改进的粒子群算法进行求解,根据求解结果得到方案集的一个排序。最后实例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法

针对具有层次结构和语言评价信息的软件质量综合评价问题,提出了一种基于二元语义信息处理的综合评价方法。首先给出了一种软件质量评价指标体系,然后在简要介绍二元语义概念的基础上,给出了基于二元语义信息处理的软件质量综合评价方法的计算步骤,通过该方法可以得到以二元语义形式给出的软件质量综合评价值。最后通过一个算例说明了该评价方法的有效性。     

一种基于语言值多数的变权综合决策方法

采用模糊集理论和变权原理研究基于语言值多数的多因素决策问题．将“令人满意因素”和“大多数”等语言信息视为模糊集,利用语言值量化算子计算各因素的满意度和各方案关于模糊大多数的隶属度,由此构造激励型和惩罚型状态变权向量以实现权重在因素之间的转移,使因素的权重主要集中在令人满意因素上并且按决策问题的需要进行某种均衡分配,最终构建模糊决策模型．