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.     

基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型

针对目前的多属性群决策研究中很少考虑信息交互环节等问题,提出一种基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型。模型中用直觉模糊集表示决策属性值,通过定义两直觉模糊集的相似度,计算各个专家对方案的偏好矢量与理想方案偏好矢量间的相似度。通过计算群体的平均相似度和专家的决策偏差,若决策偏差大于给定阈值,则通过信息交互对决策偏好进行修正,直到所有的专家的决策偏差都小于给定阈值为止。计算各个方案与理想方案的加权相似度,按加权相似度排列,根据加权相似度最大原则选出最优方案。最后,通过结合1个实际案例讨论本模型的实施步骤,并与未考虑动态信息交互的模糊动态信息群决策方法进行比较,结果证明它是可行和有效的。     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.     

基于可比较语言多属性决策的扩展TOPSIS方法

针对偏好信息是可比较语言的多属性决策,提出了一种新的决策方法——基于可能度分布距离测度的TOPSIS方法;该方法首先将可比较语言转化为犹豫模糊语言信息,通过定义可能度分布距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在距离计算过程中的误差;然后建立了基于可能度分布距离测度的TOPSIS决策模型,通过计算正负理想点得到最优参照方案,根据各方案与最优参照方案间的距离进行排序并择优,相比于传统TOPSIS方法更能体现各方案与理想方案的贴近程度;最后,以快递服务公司的测评案例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于高度冲突专家意见融合的水利工程应急决策

为解决D-S(Dempster-Shafer)证据理论无法有效集结高冲突专家意见对水利工程应急决策结果的影响,提出了基于Lance距离和信息熵改进D-S证据理论的水利工程应急决策中的专家意见融合方法。首先,利用改进的直觉模糊熵计算属性权重,充分考虑了决策信息的模糊性,得到各专家对方案的Mass函数;然后,使用Lance距离衡量任意两个专家之间的冲突和差异性得到评价证据的可信度,使用信息熵描述专家决策时的随机性问题得到评价证据的不确定度,并将二者折扣处理后得到专家综合权重,保证修正权重的准确合理;最后使用D-S证据组合规则计算修正后各专家对方案的Mass函数,得到最终决策结果。通过实例分析及方法对比验证了模型的有效性,结果表明,提出的方法可以有效集结高度冲突专家意见,与其他方法相比融合结果精度更高,考虑问题更为科学有效,可为水利工程应急决策提供依据。     

模糊语言环境下的网络舆情突发事件应急群决策模型

在分析网络舆情突发事件的成因和应急决策特性的基础上,从舆情状态、突发事件警情和民众关注三个方面构建网络舆情突发事件应急决策的指标体系。由于舆情事件的不确定性、复杂性,单一方法难以做出有效的决策,本文提出一种综合模糊语言变量、加权欧式距离以及优先集成算子的针对舆情事件应急决策的模糊多属性群决策模型。以模糊语言变量给出舆情事件在属性下的评价,然后使用基于加权欧式距离的方法计算专家的决策评价与平均的群体评价之间的距离,以反向调整专家的初始权重,增强群体意见一致性。现实应急决策问题中,决策指标通常有不同的优先级,本文使用优先集成算子集成舆情事件决策信息,得到最终决策评价值,进而对各舆情事件按紧急度排序。最后,通过一个实例验证本文方法的有效性。     

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

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.     

逼近群体理想解的多属性群决策新方法

对每个属性下不同决策者权重不同的决策问题,提出一种始终基于群体理想解的新方法.首先,对每个备选方案定义群体理想解和负理想解,求出对每个决策者而言该方案与其群体理想解的相对贴近度;然后,基于群体贴近度矩阵定义整个备选方案集的群体理想解和负理想解.进而计算决策群体对各备选方案的最终排序结果;最后,以供应商选择算例说明其有效性.该方法将逼近理想解法扩展到群决策,以群体理想解取代群体效用,避免了群体效用归并难题.     

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。     

基于位置子市场划分的房价贝叶斯概率模型

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。     

基于单点意见一致性的模糊群决策方法

针对群体信息集结时点靠后、粒度较粗造成偏差放大的问题,通过定义单点信息相似度提出单点意见一致性的群体信息集结方式,使集结信息更准确。针对属性值为语言评价信息的模糊群体决策问题,将语言评价值转化为三角模糊数,实现单点意见一致性集结,并计算方案与理想点的相对接近度得到排序结果。最后实例表明了该集结方式和决策方法的有效性。     

基于TOPSIS算法的群体决策研究

TOPSIS算法是一种常用的有限方案多属性决策分析法,这种方法以靠近理想解和远离负理想解的程度作为评价指标.因TOPSIS算法对对象的评价既全面又客观,所以在多属性决策中得到广泛的应用.将TOPSIS算法应用到群体决策中,可综合各方案的特点、各决策者的偏好以及重要程度得到令群体相对满意的决策.     

基于正切函数直觉模糊相似度量的多属性决策方法

本文基于正切函数提出一种新的直觉模糊正切相似度量,并将其应用在工程方案的多属性决策中。在方案决策中,通过计算理想方案与各备选方案的相似度量值,并按计算的相似度量值作出排序,选出最佳方案。也就是说,计算出的相似度量值越大,方案就越好。应用实例表明了所提直觉模糊正切相似度量决策方法的有效性与合理性。这种决策方法为工程方案的决策提供了新的途径。     

正态模糊数型多属性决策模型及其应用

针对属性权重未知(完全未知或部分未知)且方案属性值、主观偏好值为正态模糊数型的多属性决策问题,基于规范化理想解和相似度提出一种决策方法.该方法首先给出模糊数的相似度、期望、方差等概念,基于相似度最大化建立并求解优化模型,得到各属性的最佳权重.然后从期望和方差的综合角度考虑求出决策方案的规范化理想解,进而求出各方案与规范化理想解之间的相似度大小,并据此对各方案进行排序.最后通过算例分析说明了该方法的可行性和实效性.     

基于犹豫模糊语言信息的EDAS决策方法

针对个体偏好用犹豫模糊语言术语表达的多属性决策问题,提出了一种离平均方案(平均解)距离的评价(EDAS)方法.该方法利用犹豫模糊语言加权平均算子计算平均方案.采用可能度公式对两个犹豫模糊语言术语集进行比较,然后依据EDAS方法的思想,确定各方案与平均方案的正向距离值与反向距离值.通过把两种距离值综合,得到各方案的综合评价值,用以对方案进行排序.最后结合案例说明该决策过程以及方法的有效性和合理性.     

基于改进德尔菲法的舰船总体方案群决策方法

根据舰船总体方案决策的特点,引入基于优化模型的改进德尔菲法.将群决策与个体决策方案排序关系转化为布尔矩阵,通过群决策与个体决策的布尔矩阵元素差值来反映决策结果的群体一致性,建立了基于排序一致性的优化模型.通过全息粒子群算法在修正区间内对专家初始打分矩阵进行调整,寻找满足群体一致性的可行解.构造专家意见的可信度函数,对修正后的专家评价值进行整体可信度分析,使决策达成群体一致性的同时兼顾决策可信度.应用实例对比分析表明,该方法在舰船多方案优选时具有较好的最优方案稳定性及决策可信性.     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

一种犹豫模糊集多属性群决策模型及应用

针对犹豫模糊集多属性群决策问题,从点坐标的角度出发设置了一类决策算法,更改了犹豫模糊集的表示方法,在此情形下建立了判断2个犹豫模糊元的大小比较规则与测度2个犹豫模糊元的距离模型,分别建立了计算决策专家客观权重、综合权重和属性的个体权重、整体权重以及综合权重的计算方法。在不同的决策专家权重类别与属性权重类别下,利用Maclaurin对称平均算子对犹豫模糊元进行集结以获取各方案的综合属性值进行排序。数值算例分析表明,利用点坐标建立的决策算法能够达到有效排序方案目的,同时,根据不同的决策专家权重类别与属性权重类别建立的9种决策模型得出的方案排序结果差异明显,说明决策专家权重类别与属性权重类别对决策结果的影响不容忽视,在具体的犹豫模糊集多属性群决策问题中,决策者应根据实际问题需要选择适当的决策模型,以更好地满足决策需求。