系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．     

基于梯形模糊数的多维偏好群决策模型

在假设属性指标都是梯形模糊数的状态下，针对模糊多属性群体决策问题，对原多维偏好分析线性规划法进行改进，利用模糊理想解法和广义加权距离，定义群一致度和群不一致度，建立了基于梯形模糊数的多属性多维偏好群体决策模型。最后给出一个模型应用及求解计算的实际例子，算例结果证明了模型的合理性和有效性。     

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.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

模糊权值网络最小生成树问题研究

针对边权值为梯形模糊数的模糊权值网络,提出一种求解该网络最小生成树问题的新算法.该算法首先基于梯形模糊结构元加权排序思想,将梯形模糊数转化为其加权特征数进行排序;然后利用经典的Dijkstra算法求解转化为边权值确定的网络的最小生成树问题,即得该模糊权值网络的最小生成树;最后对算法的复杂度进行分析,并通过算例验证了算法的有效性.     

梯形模糊理论在配送中心选址中的应用研究

该研究利用模糊线性规划的综合评价方法及算法将物流配送中心选址的单目标模糊规划模型转化为多目标决策问题.利用相关系数法,用梯形模糊数评估各待选址方案的选择标准和评价指标权重,并基于优属度系数,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划进行求解,并以实例进行说明.     

改进得分函数的梯形直觉模糊群决策方法

文章针对已有梯形直觉模糊数得分函数和精确函数的缺陷和不足,定义了新的得分函数和精确函数,并在此基础上提出了基于相关系数的多准则群决策方法,用于解决专家权重信息未知的梯形直觉模糊数群决策问题。通过得分函数计算专家权重,比较加权方案值与正负理想方案值的相关系数得到排序结果。最后通过实例分析对比说明了该方法的有效性。     

基于区间直觉模糊数Choquet积分算子的TOPSIS方法

针对区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种区间直觉模糊(IVIF)Choquet积分算子,结合传统的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,对TOPSIS算法进行改进来处理区间直觉模糊数之间的相容性问题.该方法利用隶属度和非隶属度以获得专家对属性的肯定性评价,根据重要性权重排序函数,构造了基于区间直觉模糊数的海明距离Choquet积分算子,最后,通过一个实例证明该方法的有效性和可行性.     

基于相对优势度的区间直觉模糊多属性决策方法

基于区间数的相对优势度,提出了区间直觉模糊数的相对优势度概念。通过构建区间直觉模糊数比较的相对优势度矩阵,结合基于互补判断矩阵的排序公式,给出了一种区间直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到属性权重未知的区间直觉模糊多属性决策当中。通过算例分析说明了该方法的有效性和可行性。     

基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

收益率为模糊数带弹性约束条件的组合选择模型

证券市场中不确定的信息具有模糊性．将收益率视为梯形模糊数,分别用模糊数的可能性均值和平均绝对偏差来表示投资组合的收益和风险,考虑到目标函数和约束条件具有弹性,建立了模糊线性规划组合投资模型。并转化为普通线性规划问题求解。最后给出了数值计算实例．     

一种直觉梯形模糊数的排序方法及其在多准则决策中的应用

先根据直觉梯形模糊数的特点,定义一种新的直觉梯形模糊数距离公式,再结合理想点方法,提出一种直觉梯形模糊数的排序方法,最后将该方法应用于模糊多准则决策中,并通过实例说明了所提方法是有效的.     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

基于方案偏好关系的直觉模糊MADM方法

给出属性值为直觉模糊数,属性权重完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题的决策方法.通过建立一个模糊期望值的线性规划模型来确定属性的权重,基于简单加权法则来计算方案综合期望值.利用比较期望值大小的方法对方案进行排序.最后通过实例说明了该方法的可行性和有效性.     

信息不完全确定的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息不完全确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,建立一个基于加权精确度函数的多目标线性规划模型来获取属性权重信息,然后求得每个方案的加权精确度函数,进而根据方案加权精确度函数对方案进行排序,最后通过算例分析说明该方法是有效和实用的.     

基于可能度的梯形模糊数排序方法

根据梯形模糊数互补判断矩阵概念和梯形模糊数相互比较的可能度公式,给出一种基于可能度的梯形模糊数排序方法,然后通过实际算例说明该方法的可行性和有效性.     

直觉模糊集的水库洪水调度多属性组合决策方法及应用

针对水库洪水调度决策中"模糊概念"难于处理,决策中没有充分考虑不确定的犹豫度和最优权重确定具有片面性的问题,提出了基于直觉模糊集的犹豫度加权组合方法。通过解线性规划问题和设置确定性系数得到属性的组合最优权重。利用直觉模糊集充分表达了决策中的犹豫度信息,进而根据组合模型计算相对贴近度对方案进行排序。实验数据证明该组合模型通过调整确定性系数,可以对不同时期的水库洪水进行有效和合理的调度决策。     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

具有交易成本的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

考虑到资产收益率的模糊不确定性,提出具有交易成本和交易量限制的均值-绝对偏差模糊投资组合优化模型。运用可能性理论将该模型转化为显式的线性规划问题,并采用改进的旋转算法进行求解。最后通过实证研究证明该模型和算法的有效性,讨论了资产收益率为梯形模糊数的情况下投资者针对现有投资组合的调整策略。     

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。