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．     

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。     

有偏好信息的多目标N人非合作模糊对策及其解

刻画了有偏好信息的多目标N人非合作模糊对策.给出了局中人相互知道权重偏好和相互不知道权重偏好时对策的求解方法.证明了在这种解的意义下,非合作的局中人的实际模糊支付值不比它期望的小及不论各局中人是否相互知道他人的权重偏好,实际形成的对策局势都相同.     

一种基于模糊偏好矩阵和IOWA算子的模糊群决策方法

基于模糊偏好关系矩阵和IOWA算子,提出了一种改进的用于指标筛选和指标权重确定的模糊群决策方法.该方法以修正后的专家权重作为IOWA算子的诱导分量,将专家个体的模糊偏好集结为群的模糊偏好,在此基础上确定各指标的权重,并以此进行指标的筛选.在剔除不重要的指标后,该方法无须再度采集专家偏好信息就可重新计算剩余指标权重.     

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.     

基于FOWA算子的不同模糊偏好信息的群决策法

研究决策者以不同形式给出其模糊偏好信息的群决策问题.首先,利用三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式将模糊效用值型、模糊互反判断矩阵型的偏好信息形式一致化为模糊互补判断矩阵型.其次,以三角模糊数的期望值为排序工具,利用FOWA算子对一致化的决策信息和方案的优势程度进行集结,依据综合优势度的期望值对方案进行排序,提出一种新的模糊群决策方法.最后,通过实例说明方法的可行性和有效性.     

基于相对隶属度的模糊信息的多目标决策法

针对模糊信息的多目标决策问题,基于模糊集理论,首先,将决策者的主观偏好信息所隐含的目标权重通过一个线性规划模型计算出来。其次,借助每一方案与最优、最劣方案的综合加权距离,求得每个方案相对与最优方案的相对隶属度,提出了基于相对隶属度的模糊信息的多目标决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。     

基于方案偏好关系的直觉模糊MADM方法

给出属性值为直觉模糊数,属性权重完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题的决策方法.通过建立一个模糊期望值的线性规划模型来确定属性的权重,基于简单加权法则来计算方案综合期望值.利用比较期望值大小的方法对方案进行排序.最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于模糊层次熵多目标评价决策模型的物流服务商优选

首先利用模糊层次分析法决定指标的模糊权重,利用决策矩阵提供的信息,进一步用多目标决策中的熵技术修正决策者先前决定的优先权重,再利用模糊综合评判确定最优方案．提出的这种基于模糊层次熵多目标评价决策模型,兼顾主观偏好和客观实际,应用于解决物流服务商优选问题,表明了该方法的合理性与有效性．     

基于结构元对方案有偏好的模糊多属性决策

为解决模糊多属性决策中将属性权重视为模糊数值带来的计算上的困难,本文利用模糊结构元理论,将有界实模糊数的运算转化为[-1,1]上的标准单调函数的运算,给出了决策者对方案有主观偏好、属性权重完全未知情况下的模糊多属性决策模型,并得到了模糊权重函数的求解公式。最后,把该方法应用于考核、选拔干部问题,实例表明该模型的有效性和计算上的方便性。     

带有Fuzzy偏好关系的多属性决策方法

针对多属性决策分析中决策者给出关于方案的Fuzzy偏好关系,提出了一种新的多属性决策方法·该方法是通过建立一个线性目标规划模型来确定属性的权重向量并相应地进行方案的排序,得到的方案排序结果体现了决策者给出的方案偏好信息与决策矩阵的集成,并最大程度地反映了决策者的偏好·最后给出了一个算例·     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策

针对权重信息不完全且属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出了基于梯形模糊数质心的多属性决策方法,并通过投影法建立了非线性规划模型,通过数学软件得到各属性权重,并通过质心横坐标与纵坐标在虚拟理想方案上的投影率的乘积作为排序指标,进行排序择优.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

基于Fuzzy偏好关系的一种方案排序方法

如何根据Ｆｕｚｚｙ偏好关系选择最优方案或进行方案的排序是一个重要的研究内容·针对Ｆｕｚｚｙ偏好关系提出了一种新的方案排序方法·首先描述了Ｆｕｚｚｙ偏好关系及其含义,然后建立了一个最优化模型并通过求解该模型来得到方案的参考排序值,使最终方案的排序结果最大程度地反映决策者的偏好,最后给出了一个算例·     

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。     

基于模糊偏好信息和WGA算子的多属性决策分析

针对有决策者偏好信息的多属性决策问题,提出了一种基于模糊集和加权几何平均算子（WGA）的决策分析方法。应用模糊集理论,根据决策者的偏好对决策属性给出隶属函数,然后由隶属函数对决策属性进行赋权,再利用加权几何平均算子计算综合属性值进行方案集的排序与择优,最后通过实例验证了所给出方法的可行性和有效性。     

不确定语言多属性决策的心态指标方法

研究了已知部分属性权重信息,方案属性值和偏好值均为不确定语言的多属性决策问题.首先,通过引入心态指标,将不确定语言决策矩阵和方案偏好值转化为带有心态指标的语言决策矩阵和偏好值.其次,通过最小化方案综合属性值与偏好值之间总偏差,建立并求解一个规划模型得到属性权重,然后利用方案综合属性值对方案进行排序和择优.当决策者处于不同心态时,可以通过调节其心态指标进行决策,因而使得决策更加符合实际.最后,给出了一个算例说明了该方法.