基于Vague集距离的多评价指标模糊决策方法

给出了Vague集的基本概念和Vague集多评价模糊决策的概念，提出了一个新的基于Vague集距离的多评价指标模糊决策方法．在这个方法中，提出了理想方案的概念和候选方案对满足多评价指标的不确定性的概念，利用候选方案与理想方案的Vague集距离来求出最佳方案．     

Vague 集的多目标模糊决策方法分析

介绍了Vague集的定义和特点，结合Vague集理论及投票模型下的解释，对已有的基于Vague集的多目标模糊决策方法进行了分析，针对他们的不足提出了一种新的非线性模糊决策方法，解决了现有方法的缺陷，并通过例子阐明本文方法的有效性和优越性。     

基于Vague集与信息公理的构造柱抗震加固方案优选研究

地震灾区的建筑结构加固可靠与否直接关系到灾区人民的生命财产安全,为客观合理对震后砌体结构构造柱加固方案进行评价优选,考虑加固方案评价指标属性值的非线性与不确定性,首先采用Vague集对评价指标进行转换和表达;其次将公理化设计理论中的信息公理与模糊数学理论相结合,给出基于信息公理的Vague集区间信息量计算思路,进而构建了基于Vague集信息量的多属性决策方法,该方法综合考虑了加固方案中各评价指标的Vague集信息,通过比较各评价对象信息总含量的大小,可对加固方案进行优劣评价。最后通过实例验证其可靠性与合理性,可为类似工程结构优选决策提供借鉴参考。     

基于距离的区间值Vague集的多准则决策方法

研究将实数型Vague集的距离方法扩展成为区间值Vague集的距离度量方法. 给出区间值Vague集的模糊度定义和Hausdorff距离,建立基于距离的区间值Vague集多准则决策的相对优属度法,并通过例子说明实施方法的步骤.     

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。     

Vague 集的三维表示

在分析Vague集性能的基础上，提出了Vague集的一种新的三维表示方法，用空间曲线来表示Vague集的隶属函数，能更直观地反映Vague集所包含的模糊信息，在此基础上给出了该Vague集的相似度量算法，反模糊化算法以及近似推理算法。     

DEA模型在含有Vague集的模糊多属性决策中的应用

现实中的不确定性处处存在,因此对模糊多属性决策问题的研究是十分必要的。Vague集同时考虑了隶属与非隶属两方面的信息,较全面地反映了决策方案和评价属性之间的相关性。当决策者无法给出对各属性的偏好时,就较难确定各属性的权重,这样就无法姣好地解决模糊多属性决策问题。由于利用DEA评价模型不需要提前给定各属性的权重值。因此为了更好地对决策方案进行评价,本文将DEA模型与Vague集相结合．利用DEA—C^2R模型给出了解决含有Vague集的模糊多属性决策问题的一种评价方法。     

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。     

一个新的基于Vague集的近似推理方法

对于模糊概念(用Vague集表示)的隶属函数为连续的情况,将规则前件中模糊概念的论域与后件中模糊概念的论域作一一映射,给出基于Vague集的隶属函数为连续情况下的近似推理方法;对于Vague集的隶属函数为离散的情况,在作上述相同的映射后,再将规则前件中的Vague集和事实中的Vague集的真/假隶属函数分别进行线性插值,使它们都成为连续函数,然后给出基于Vague集的隶属函数为离散情况下的近似推理方法.     

基于Vague集的模糊信息融合研究

在分析模糊信息融合局限性,并介绍Vague集概念的基础上,提出了基于Vague集的模糊信息融合方法．给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价等概念及算法实现过程．并以传感器一目标模型为例,演示和分析了该方法的应用及评价过程．从结果看,基于Vague集方法进行模糊信息融合是简易、高效和可靠的．     

可能性理论在模糊专家系统中的应用

提出在引入可能性理论后，即可用可能性分布来表示不确定和模糊的知识，使得在智能系统中进行模糊推理时，可以得到比基于概率的方法好得多的结果．这对于提高智能系统的性能是十分有益的     

Vague关系及其扩展合成运算

Vague关系作为模糊关系的一种推广,具有比模糊关系更强大的模糊信息表达能力.基于Vague集理论,系统研究了Vague关系及其合成运算.引入了Vague集及范数的相关知识,给出了Vague集之间一般关系、逆关系、空关系、恒等关系的定义,研究了它们进行关系运算的性质及相关定理,且给出了必要的证明.在此基础上,对基于范数的max-t&min-sVague关系合成运算进行了研究,并给出了相应的定理和证明,进而讨论了其在Vague近似关系缺失值填补方面的应用.     

基于Fuzzy集的插值模糊推理

对于模糊概念 (用Fuzzy集表示 )的隶属函数为连续的情况 ,将规则前件中的模糊概念的论域与后件的模糊概念的论域作一一映射 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为连续情况下的插值模糊推理方法 ;对于Fuzzy集的隶属函数为离散的情况 ,在作上述相同的映射后 ,再将规则前件中的Fuzzy集与事实中的Fuzzy集的隶属函数分别进行线性插值 ,使它们都成为连续函数 ,然后给出基于Fuzzy集的隶属函数为离散情况下的插值模糊推理方法 .     

多粒度语言下基于TOPSIS第三方物流服务商选择

为了解决模糊环境下的第三方物流服务商选择问题,构建了基于战略联盟关系导向的评价指标体系,针对评价过程中决策群体内评估专家模糊语言变量不一致的情况,利用一致化转换函数将不同语言粒度的评价信息转化为基本语义集上的系列模糊集,采用面积中心法进行解模糊化,得到各方案对各指标评的定值,最后采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对备选物流服务商进行最终排序.算例应用表明,此方法具有可行性和有效性,在一定程度上使第三方物流服务商的选择更加客观.     

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。     

面向并行工程的产品设计综合评价及决策

依据动态规划原理和模糊理论,建立了面向并行工程的产品设计多级模糊决策模型,对决策过程中各设计方案的模糊评价作了分析讨论,为产品并行设计的决策提供了理论依据,增加了并行设计的可操作性．利用所提出的方法,可有效地解决产品并行设计的决策问题．     

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。