一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题．将属性值转化为决策者的满意值后，结合决策者的满意值和属性自身的权重，指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷，提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法．通过实例证明了该方法的有效性．     

一种不确定型多属性决策方法及其应用

 讨论了权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于理想区间数贴近度的决策方法。首先定义区间数的距离,并给出区间数贴近度的公理化定义,讨论区间数贴近度的性质,然后针对区间型多属性决策问题给出一种区间型决策矩阵的规范化方法,并给出3种确定权重的方法,分别是模糊标度重心赋权法（主观赋权法）、基于最小相对熵原理的熵与相对熵综合赋权法（客观赋权法）以及利用优化方法,以待评方案与理想最优方案的贴近度最大化为优化目标,建立的贴近度最大化赋权法（主、客观组合赋权法）。利用权重可计算出每个方案与理想方案的综合贴近度,即可得到所有方案的排序结果。最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题.将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性自身的权重,指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷,提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法.通过实例证明了该方法的有效性.     

不确定多因素下的多属性决策在任务分配中的应用

在项目开发过程中,任务分配问题直接影响到项目的整体获益.针对这一问题,文章分析了影响任务分配的各种不确定因素,通过区间数来表示这些不确定的因素,以生产成本最低和生产质量最优为目标,建立不确定多因素下的多属性任务分配模型,有效地进行任务分配.最后通过算例进行验证,证明该任务分配模型是可行的、有效的,为解决任务分配问题提供了一种新方法.     

区间不确定群决策方法及其在信息技术改进项目中的应用

针对信息技术改进项目的选择问题,基于罚函数思想构造偏差模型,提出了不确定广义有序加权对数平均(UGOWLA)算子,分析了其相关性质。然后,提出了一种基于UGOWLA算子的群决策方法,并实现了对信息技术改进备选项目的最优排序。通过对比分析发现本文所提的方法既能充分利用区间不确定信息,又具有明显的项目决策分辨效果,可为信息技术改进项目的决策提供理论支撑。     

区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。     

一种多属性群决策方法在质量评估中的运用

研究了属性权重和属性值均为模糊语言形式给出的多属性群决策问题,介绍了一种模糊语言评估标度,并定义了基于语言加权取大(LWM)算子和混合语言加权平均(HLWA)算子,对评估对象的综合属性值进行集结.提出了LWM算子和HLWA算子的多属性群决策方法.最后用实例说明该算法的使用步骤.     

区间型多属性决策的一种新方法

定义了区间型理想点以及决策方案在区间型理想点上的投影等概念．对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题，提出了一种新的决策方法．该法无需对区间数进行比较和排序，具有简洁、直观、易于计算等特点．最后通过实例对方法的有效性和实用性进行了说明．     

三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。     

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.     

一种不完全信息下群体决策专家权重的确定方法

研究属性权重为实数且属性值为区间数的群体多属性决策问题,利用区间数的相离度概念及系统聚类分析的方法,先对群体决策的专家进行分类,然后确定每位专家的权重.     

虚拟物流中心伙伴选择的不确定语言群体决策

虚拟物流中心组建过程中的一个关键环节就是选择适当的合作伙伴,它直接关系到虚拟物流中心的市场响应速度、运行绩效和成败.针对虚拟物流中心合作伙伴评价的特殊性,设计了相应的评价指标体系.将不确定语言评价与多属性群体决策方法相结合,提出了虚拟物流中心伙伴选择的不确定语言多属性群体决策模型.该模型分别采用不确定拓展加权算术平均(UEWAA)算子、不确定拓展有序加权平均(UEOWA)算子对各属性的不确定语言评估信息和各专家的综合评估信息进行集结,得到各候选伙伴的群体综合评估信息,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对候选伙伴进行排序和择优.最后用一个算例阐释其应用过程.     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.     

改进的加权调和平均算子及其在多属性决策中应用

在加权调和平均（WHA）算子的基础上,提出了信息数据集结的有序加权调和平均（OWHA）算子和组合加权调和平均（CWHA）算子,探讨了它们的一些性质关系,给出了OWHA算子和CWHA算子应用于多属性决策的方法,最后通过实例分析表明该决策方法是有效和可行的.     

模糊多属性群决策的Vague集方法

介绍Vague集的基本理论,分析现有记分函数的不足,提出一种改进的记分函数;给出一种基于Vague集求解模糊多属性群决策问题的新方法,该方法利用新的记分函数对决策方案进行排序,选出最优方案;以实例说明该方法的可行性与有效性.     

一种具有多粒度不确定语言信息的群决策方法

针对具有多粒度不确定语言信息的群决策问题,运用不确定语言信息运算法则计算各决策者关于方案的综合不确定语言信息.依据不确定语言信息优势可能度的定义,计算各决策者关于方案的优势可能度矩阵.运用OWA算子集结各决策者关于方案的优势可能度矩阵并计算各方案的排序值.通过一个应用实例说明了该方法的可行性和有效性.