犹豫模糊多属性决策的M-TOPSIS法

犹豫模糊集由于允许隶属度用几个数值的集合来描述,对于处理决策者对决策的信息表现出犹豫和优柔寡断情形特别适合,成为不确定多属性决策的又一有力工具;针对属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,提出了一种改进的TOPSIS决策法——M-TOPSIS决策法.并通过实际应用例子说明所提出的方法的有效性和实用性.     

基于改进DEMATEL的区间对偶犹豫模糊多属性决策方法

针对区间对偶犹豫模糊多属性决策问题,将传统DEMATEL分析法加以改进,引入决策偏好系数,提出了一种基于中心度、原因度参量的属性权重确定方法。为避免行为偏好对距离刻画带来的主观性影响,定义了广义区间对偶犹豫模糊距离。借助加权平均(WA)算子,将权重向量与初始决策矩阵集结,得到最终的综合决策矩阵,并通过TOPSIS法对各方案进行综合评价。通过实例说明本方法的有效性和可行性。     

基于属性关联的犹豫模糊TODIM多属性决策方法

针对属性值为犹豫模糊信息,且已知属性关联的多属性决策问题进行了研究;首先引入测度函数,参照依赖和损失规避心理行为,对每个属性下相对参照点进行方案两两之间的优势-劣势比较,构建在每个属性下方案的收益-损失矩阵;依据Choquet积分和TODIM方法的基本思想,计算方案的个体感知优势度,在此基础上,计算备选方案的总体感知优势度,进而对方案进行排序;最后通过一个算例分析表明所提出方法的可行性和有效性.     

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。     

连续区间Pythagorean模糊相似测度及其多属性决策方法

针对基于连续区间Pythagorean模糊相似测度的多属性群决策问题,首先,提出连续区间Pythagorean模糊有序加权平均(C-IVPFOWA)算子;然后定义一种新的连续区间Pythagorean模糊相似测度,并研究该相似测度的优良性质;接着,基于连续区间Pythagorean相似测度构建决策者权重和属性权重非线性优化模型,同时提出基于新的连续区间Pythagorean相似测度的多属性群决策方法;最后,通过智能家居工程案例验证所提出方法的可行性和有效性.     

犹豫模糊语言多属性决策灰关联分析方法及其应用

以区域金融生态环境评价问题为研究对象,提出一种新的融合方法;针对犹豫模糊语言术语集,结合灰色关联分析理论,提出犹豫模糊语言灰色关联度的概念,并基于离差最大化原理给出最优化模型,对各属性进行客观赋权;最后用实例验证了其有效性和可行性,突破了传统的灰色关联分析法应用于区间属性的决策问题,研究了更模糊且更贴近现实的语言评价环境,该方法不仅能够充分利用原始评价数据,且能减少不必要的信息损失。     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

基于可能度的犹豫模糊PROMETHEE方法

 针对犹豫模糊多属性决策问题, 引入犹豫模糊可能度概念, 提出了基于可能度的PROMETHEE 方法。首先, 基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊元比较的可能度公式, 并证明其性质;在其基础上结合PROMETHEE 法, 给出犹豫模糊多属性决策方法。本方法将传统PROMETHEE 的多步骤整合为一个公式, 简化了计算过程。最后, 通过实例验证了该方法的合理性和可行性。     

一种带权重的Vague集模糊多属性决策方法

目的研究基于Vague集的多属性决策问题。方法通过定义新的函数形式得到决策方法。结果在分析带权重模糊多属性决策"记分函数法"和"精确函数法"存在问题的基础上,提出处理含有权重的模糊多属性决策的新方法——"加权算法"。结论加权模糊的属性决策的"加权算法"相对带权重多属性决策的"记分函数法"和"精确函数法"更具优越性和实用性。     

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.     

犹豫模糊多属性决策的折中比值法

针对属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法——折中比值法。折中比值法方法是通过定义能同时反映出备选方案尽可能地接近正理想点又同时尽可能地远离负理想点,并且把决策者的主观态度也包含在内的排序指标对备选方案进行排序和择优。最后,通过应用实例说明了所提出的方法的有效性和可行性。     

偏序相似度在多属性决策问题中的应用

针对决策者只能提供决策方案的序数偏好信息,且属性权重系数不确定的多属性决策问题,提出了一种基于偏序之间相似度的多属性决策方法.该方法运用相似关系确定出相似度,建立了最大控制指标和最小被控制指标模型.通过模型的计算,得出方案集的两个全预序排列,然后将这两个全预序排列合并成方案集的最后排序.该排列具有更符合现实决策行为的偏序结构.最后,举例说明了该方法的可行性.     

两种改进的直觉模糊多属性决策方法

对直觉模糊条件下的多属性决策问题,针对现有记分函数法和距离法的不足,基于IFS之间相对接近度的概念,提出了新的记分函数法和改进TOPSIS方法,综合利用了各方案至理想方案和负理想方案的距离信息,得到决策结果综合性能最优,并通过实例对比证明了本文方法的有效性。     

基于语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法

将图犹豫模糊集与语言术语集结合，定义了语言图犹豫模糊集和语言图犹豫模糊数的运算，为比较语言图犹豫模糊数的大小，考虑了语言图犹豫模糊数中元素的离散程度对评估结果的影响，定义了得分函数和精确函数，提高了得分函数对语言图犹豫模糊数的区分能力。结合Hamy平均算子，定义了语言图犹豫模糊Hamy平均算子，研究了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的性质，并提出了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法。最后，将其应用于建筑公司原料供应商的选择中，并与现有方法进行对比分析，验证了所提方法的有效性和可行性。     

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.     

基于梯形二维语言变量相似度的多属性群决策方法

针对评价信息为梯形二维语言变量的多属性群决策问题,提出了一种新的梯形二维语言变量的相似性测度并探讨其性质;基于相似性测度最大化准则构建了两个优化模型以分别求解多属性群决策问题中的专家权重和属性权重,进而提出一种新的基于梯形二维语言变量相似性测度的多属性群决策方法;最后通过实例验证了新方法的合理性和有效性.     

基于Pythagorean犹豫模糊集成算子的多属性决策方法及其应用

基于Pythagorean犹豫模糊集理论,提出了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的集成算子来研究多属性决策问题。首先提出了Pythagorean犹豫模糊有序加权算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊有序加权几何平均算子;基于对Pythagorean犹豫模糊决策信息本身及其信息顺序位置重要性的兼顾,又提出了Pythagorean犹豫模糊混合算术平均算子和Pythagorean犹豫模糊混合几何平均算子;最后,提出了基于Pythagorean犹豫模糊信息集成的多属性决策方法,并通过智慧医疗评估体系的例子说明提出的决策方法的可行性.     

基于包含度的犹豫模糊属性约简

将模糊集的包含度拓展到犹豫模糊集中,针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出了一种犹豫模糊信息系统的属性约简方法。首先,给出了犹豫模糊包含度的公理化定义和不同形式的计算公式;然后,计算决策条件选择,得到条件属性重新组合后的犹豫模糊信息系统,再计算组合的条件属性在决策中的包含度,得到相应的决策规则;最后通过逐项删减条件属性,得到最大决策约简集,并通过实例表明了该方法的有效性和可行性。     

基于区间模糊相似测度的多属性群决策方法

针对区间orthopair模糊环境下的群决策问题,提出一种基于区间orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法.定义一种新的区间orthopair模糊相似测度,讨论其优良性质,并基于新的区间orthopair模糊相似测度构建优化模型,确定群决策中最优专家权重和最优属性权重,进而提出一种基于新的区间orthopair...