基于直觉梯形模糊信息的多准则群决策方法

针对现有直觉梯形模糊数算术运算的不足, 提出新的直觉梯形模糊数的算术运算. 在此基础上, 定义了直觉梯形模糊数的几种集结算子, 讨论了这些算子的性质, 并将直觉梯形模糊集结算子用于群决策中, 提出了相应的多准则群决策方法. 最后通过算例分析验证所提方法 的有效性与合理性.     

基于诱导型区间直觉模糊混合算子的群决策方法

针对属性值以区间直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了两种融合信息更加全面的诱导型区间直觉模糊混合集结算子.利用提出的区间直觉模糊数的熵值度量方法来确定诱导变量,并结合基于支持度的数值依赖型集结算子,通过综合考虑位置、数据自身重要性及信息包含量,提出了诱导型区间直觉模糊混合平均(Ⅰ-ⅡFHA)算子和诱导型区间直觉模糊混合几何(Ⅰ-ⅡFHG)算子,分析了相关性质,进而给出一种区间直觉模糊多属性群决策方法,实例研究表明了所研方法的适应性与有效性.     

直觉正态模糊优先集结算子及其在群决策中的应用

直觉正态模糊数是对直觉模糊数和正态模糊数的拓展.针对直觉正态模糊信息的集成问题,定义了直觉正态模糊数的运算法则、期望值和大小比较方法,提出了准则间具有优先关系的直觉正态模糊优先加权平均算子(INFPWA)、直觉正态模糊优先加权几何平均算子(INFPWG)、直觉正态模糊有序加权平均算子(INFPOWA)及这些算子的性质.在此基础上,针对专家和准则间具有优先关系并且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉正态模糊优先集结算子的群决策方法.最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性.     

基于前景理论和证据推理的混合直觉模糊决策

针对不确定的混合多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的直觉模糊决策方法.首先通过直觉模糊数描述决策信息,保留了决策数据的不确定性,并实现了精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的信息统一.其次考虑人的有限理性,结合前景理论,以直觉模糊数的形式表示前景决策矩阵.再次,运用证据理论合成方案的综合前景值,减少了决策信息的丢失,并以此对方案进行排序和优选.最后,以航运企业竞争力综合评估为实例,通过分析表明了该方法具有合理性和可行性.     

直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题,本文在直觉模糊环境下,将Heronian平均算子和幂平均算子相结合,提出了直觉模糊幂Heronian平均算子和直觉模糊加权幂Heronian平均算子.新算子利用Heronian平均算子的交叉运算来体现变量的关联性,同时引入支撑度系数来挖掘信息的相对贴近度,从而在信息融合过程中体现整体性.此外,还探讨了新算子的一些优良性质和特例,并给出一种多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性.     

直觉梯形模糊群决策的可能性均值方差方法

研究方案属性值为直觉梯形模糊数(ITFN)多属性决策群问题,提出了一种基于可能性均值-方差的决策方法.首先定义了ITFN新的合理运算法则,引入了ITFN的可能性均值、方差及其指标值的概念,根据可能性均值和方差指标给出了ITFN新的排序方法.通过构建线性目标规划模型求解得到方案的群体综合属性值,进而给出群决策结果.实例分析验证了方法的有效性.     

基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机直觉模糊决策方法

针对指标权重未知, 方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题, 提出了一种基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机决策方法.根据直觉模糊数的记分函数和前景理论得到各指标下不同方案的MYCIN 不确定因子, 运用灰色关联方法确定各指标的信度; 推导出多证据下不确定因子的融合方法, 并证明了其满足交换律和结合律, 通过该融合方法确定最优方案.最后, 算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用

直觉不确定语言数是直觉模糊数和不确定语言变量值的拓展. 针对直觉不确定语言信息的集成问题, 定义了直觉不确定语言数运算法则和大小比较方法, 提出了直觉不确定语言的加权算术平均算子(IULWAA)、直觉不确定语言的有序加权平均算子(IULOWA)以及直觉不确定语言的混合加权平均算子(IULHA)及这些算子的性质. 在此基础上, 提出一种属性权重确知且属性值以直觉不确定语言数形式给出的多属性群决策方法. 最后通过实例分析证明了该方法的有效性.     

基于关联的三角模糊数直觉模糊集成算子及其应用

针对三角模糊数直觉模糊信息下属性间存在关联使得已有集结算子失效的问题, 引入模糊测度的概念, 在三角直觉模糊数的运算法则基础上构建了基于关联的加权平均集成算子, 即三角模糊数直觉模糊关联有序加权平均R-TIOWA算子、三角模糊数直觉模糊关联加权几何平均R-TIWGA算子和三角模糊数直觉模糊关联有序加权几何平均R-TIOWGA算子, 探讨了上述算子的若干性质．并在此基础上构建一种属性值为三角模糊数直觉模糊数的多属性群决策方法．实例分析验证了该方法的可行性和有效性．     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

Aggregation operators on intuitionistic trapezoidal fuzzy number and its application to multi-criteria decision making problems

Intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers and their operational laws are defined. Based on these op-erational laws, some aggregation operators, including intuitionistic trapezoidal fuzzy weighted arithmetic averaging operator and weighted geometric averaging operator are proposed. Expected values, score function, and accuracy function of intuitionitsic trapezoidal fuzzy numbers are defined. Based on these, a kind of intuitionistic trapezoidal fuzzy multi-criteria decision making method is proposed. By using these aggregation operators, criteria values are aggregated and integrated intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers of alternatives are attained. By comparing score function and accuracy function values of integrated fuzzy numbers, a ranking of the whole alternative set can be attained. An example is given to show the feasibility and availability of the method.     

Extension of the TOPSIS method based on prospect theory and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers for group decision making

Considering the decision maker＇s risk psychological factors and information ambiguity under uncertainty, a novel TOPSIS based on prospect theory （PT） and trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers （YrIFNs） for group decision making is investigated, in which the criteria values and the criteria weights take the form of TrIFNs, and weights of decision makers are unknown. Firstly, distance measures for TrIFNs are used to induce value function under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment. Secondly, the concepts of distance measures and trapezoidal intuitionistie fuzzy weighted averaging operator are employed to induce the weights of decision makers and thus the decision makers＇ options can be aggregated. Then the PT-based separation measures and relative closeness coefficient are defined and an algorithm for ranking alternatives under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment is proposed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and effectiveness of the proposed TOPSIS method.     

Conflict measure model for large group decision based on interval intuitionistic trapezoidal fuzzy number and its application

The problem of measuring conflict in large-group decision making is examined with every decision preference expressed by multiple interval intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers （IITFNs）. First, a distance measurement between two IITFNs is given and a function of conflict between two members of the large group is proposed. Second, members of the large group are clustered. A measurement model of group conflict, which is applied to aggregating large-group preferences, is then proposed by employing the conflict measure of clusters. Finally, a simulation example is presented to validate the models. These models can deal with the preference analysis and coordination of a large-group decision, and are thus applicable to emergency group decision making.     

基于 ITFN 信息关联输入的改进群体 MULTIMOORA 决策方法

提出基于直觉梯形模糊数(intuitionistic trapezoidal fuzzy number, ITFN)极小、极大期望值的序关系判别准则, 并引入风险系数构建ITFN相对完善的带有决策者风险偏好的运算规则, 在此基础上定义直觉梯形模糊Bonferroni (intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni, ITFB)平均算子, 验证其相关性质. 针对决策者之间、属性之间分别存在关联关系且权重均未知的多属性群决策问题, 提出基于ITFN信息关联输入的改进群体MULTIMOORA决策方法. 首先, 构建直觉梯形模糊决策矩阵序列, 予以标准化处理, 并将其转化为极小期望决策矩阵序列; 其次, 综合利用基于熵权法和考虑决策者偏好关联的基于2-可加模糊测度与Choquet积分联合的主客观赋权法确定决策者权重及属性权重; 最后, 分别引入WITFB平均算子及ITFN的Hamming 距离以改进传统MULTIMOORA决策方法, 基于优势理论可对方案展开综合排序以确定最优方案. 通过算例分析验证本文方法的可行性及有效性.