基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了区间直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法,最后通过实例分析说明了该方法有效、可行而且计算简单．     

一种基于信息熵的混合型多属性决策方法

针对属性值为精确数型、区间型和模糊型的混合多属性决策问题,提出了一种混合型多属性决策方法。该方法首先采用熵权系数法确定各性能指标的权重,以减少传统权重确定方法产生的主观偏差;然后,利用逼近理想解排序法模型对方案优劣排序;最后,假设某一最优产品所对应装备制造商的生产能力有约束等状况,采购方可根据自身情况选择若干家制造商并对其建立单目标的线性规划模型,确定生产数量在所选制造商之间的分配,以期达到总耗资最低、选择价值最大的目的。实例结果验证了该决策方法的可行性和有效性。     

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子（TFOWA）扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均（ITFOWA）算子情形．提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法．     

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.     

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.     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

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.     

基于犹豫梯形模糊Bonferroni Mean算子的多属性决策

针对专家评价值为犹豫梯形模糊元的多属性决策问题,考虑专家评价值之间的关联性,结合Bonferroni均值提出了犹豫梯形模糊Bonferroni mean算子及其加权形式.利用犹豫梯形模糊元的运算法则研究算子的相关性质和一些特例,给出了基于犹豫梯形模糊加权Bonferroni mean算子的决策方法,并通过数值实例验证了该算子的有效性.     

基于联系数的区间型多属性决策方法研究

对属性权重和属性值均以a bi型联系数形式给出的区间型多属性决策问题进行了研究。给出了a bi型联系数的一种定义,介绍了其运算法则,并利用a bi型联系数加权平均算子(WAA算子),提出了一种基于a bi型联系数的区间型多属性决策方法。实例计算结果表明该方法可行且有效。     

基于相对熵的区间型直觉模糊集多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为区间的直觉模糊集的多属性决策问题进行了研究,定义了区间型直觉模糊数相对熵和含参数新的得分函数,然后由TOPSIS方法得到权重,最后通过实例分析验证了所提出方法的有效性和可行性.     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于多属性决策的城市基础设施事故风险评价

考虑到城市基础设施系统复杂性,引入多属性决策的相关理论,在对数据进行规范化整理的基础上,构造成对比较矩阵,对城市基础设施事故风险进行评价,找出城市基础设施事故灾害的关键风险因子,以期为管理人员提供相应的决策支持.本文以城市基础设施中的城市供水系统突发事件为例,建立层次分析模型进行风险评价,评价结果表明,供水突发事件风险最大的是供水管网存在的风险,其次是输水系统存在的风险;而引起供水突发事件风险最大的因子是水质污染风险,潜在风险最小的因子是水源供应不足带来的风险.     

直觉模糊群决策的最大偏差法

针对属性权重完全未知,且属性值以直觉模糊集形式表示的多属性群决策问题,运用最大偏差法建立模型,求出属性的最优权重,利用得分函数将直觉模糊信息转化为实数信息,并运用WAA算子将所得的实数信息进行集结,从而对方案进行排序．最后通过一个算例说明了该方法的有效性和实用性．     

Expected Value Method for Fuzzy Multiple Attribute Decision Making

Introduction Multiple attribute decision making (MADM), which entails decision making problems with multi- alternatives and multi-attributes, is widely applied in engineering, economics, management, military affairs society, and so on. In many real-world …     

论动态直觉模糊数的灰色关联多属性决策方法

针对直觉模糊数随时间变化的影响,研究了时间权重和属性权重完全未知的直觉模糊数的多属性决策问题,结合灰色关联分析法定义了相对关联系数和相对关联度。首先由logistic曲线模型得到时间权重确定公式,根据每个方案的属性与理想解的距离,构造相对关联系数矩阵,建立多目标规划模型来确定属性的权重,并根据相对关联度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该算法可行,且择优区分度更好。