双层目标规划问题与基于TOPSIS的直觉模糊交叉式方法

针对双层多目标规划问题提出了一种求解该问题的基于TOPSIS的直觉模糊交互式方法。首先,为了尽可能减少决策者的主观因素影响,利用直觉模糊集理论中隶属函数和非隶属函数来刻画各层决策者的主观愿望;考虑到精确函数比得分函数能更好地刻画决策者的满意程度,利用精确函数构造直觉模糊优化模型。其次,为了度量上层决策者和下层决策者的整体满意解,基于TOPSIS原理构造平衡函数来刻画所有决策者的整体满意度。最后,利用数值实验说明了本文提出的基于TOPSIS的直觉模糊交互式方法可行。     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

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.     

一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知的语言多属性决策问题,首先通过EKM算法将语言评价信息定量转化为区间二型模糊数,在此基础之上,定义一种区间二型模糊数的信息熵,并讨论其优良性质;基于该信息熵最大化准则构建了优化模型进行求解属性权重,同时提出一种基于区间二型模糊信息熵的TOPSIS多属性决策方法;最后通过实例说明该方法的合理性和有效性。     

一种基于代理的模糊多目标决策方法

在电子商务过程中，买方用户面对的往往是多家卖方提供的类似服务．于是就出现了买方用户必须在多个卖方提出的方案中做出决策，选出提供方案最优惠的卖家，接受它的方案或者进行更深入的谈判．特别是对于基于代理的谈判系统，买方代理利用这种方法从网上无数的卖家中初步选出最合适的卖方代理显得尤为重要．对于选取合适的卖方代理，本文的处理方式是：买方向中间人代理提出自己的需求后，中间人代理通过某种方式(比如招标或者搜索)首先收集到可能满足需求的所有卖方代理，将它们的方案形式化后，在模糊机理论和TOPSIS的基础上，提出了一种定性判断和定量分析相结合的模糊多目标群决策方法，最后给出了算例。     

电力变压器状态维修策略的灰局势决策方法

在分析国内外开展电力变压器状态维修工作现状的基础上,提出了一种确定变压器状态维修策略的灰局势决策方法.该方法以立即停电检修、优先安排检修、监视运行、定期检修和延期检修等5种典型维修方案作为变压器状态维修的对策集;在兼顾安全性和经济性的基础上,给出了安全性、可靠性、维修性、经济性以及可监测性等5个定性的决策评价指标及相应的指标量化方法;构造了变压器状态维修策略的灰决策局势效果向量,并以局势效果向量和最优局势效果向量的灰色绝对关联度为决策依据进行最优维修方案的决策.决策实例说明了该方法的具体实现过程,并验证了其有效性.     

TOPSIS法在连续方案多目标决策中的应用

TOPSIS法的提出是为了解决有限方案的多目标决策问题。本文根据TOPSIS法的基本思想,探讨其在连续方案多目标决策中的推广应用;并提出了具体的应用途径与力法。文中,通过构造密切度C,求得与理想点最近而与负理想点最远的解,即协调解。文中还提出了以负理想点和各属性的非劣极点为顶点的多面体与可行域的交R′的概念,它的应用可以大大缩减搜索空间,从而大大节省计算工作量。     

基于模糊神经网络的大型电力变压器风险评估方法研究

为实时、客观地衡量在役变压器故障所带来的风险,从评估的准确性和快捷性的角度,提出了基于模糊层次分析法和人工神经网络相结合的变压器风险评估方法.通过分析影响变压器风险水平的风险因素,构建了变压器风险评估的层次分析模型,在模型中建立风险评估指标体系,并结合模糊一致判断矩阵,定量计算出变压器风险分析中各风险因素的权重;利用人工神经网络的自适应能力与非线性映射能力,将权重大的风险因素作为神经网络的输入,实现变压器风险的智能化量化评估.仿真结果表明,该方法提高了风险评估的速度和结果的准确度,能为变压器的风险管理与维修决策提供可行的决策依据.     

TOPSIS偏序法

对多属性决策中的TOPSIS法提出一种改进方法,使之可用来产生备选方案的偏序,而不是传统的全序结果。阐述了这种改进方法的合理性。将TOPSIS法及改进方法编写成了方便使用的MATLAB程序,最后得出了一个应用实例。     

基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法

传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集（IFS）之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方法有效、实用,在直觉模糊多属性决策中,该方法比欧氏距离方法要简单,但计算结果完全一致.     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·     

基于可比较语言多属性决策的扩展TOPSIS方法

针对偏好信息是可比较语言的多属性决策,提出了一种新的决策方法——基于可能度分布距离测度的TOPSIS方法;该方法首先将可比较语言转化为犹豫模糊语言信息,通过定义可能度分布距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在距离计算过程中的误差;然后建立了基于可能度分布距离测度的TOPSIS决策模型,通过计算正负理想点得到最优参照方案,根据各方案与最优参照方案间的距离进行排序并择优,相比于传统TOPSIS方法更能体现各方案与理想方案的贴近程度;最后,以快递服务公司的测评案例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于模糊决策网格的维护策略选择模型

以传统决策网格为基础,通过模糊化方法建立了维护策略选择模型.以平均故障时间和故障频率作为决策变量而构建决策网格图,建立了不同网格区域所代表的维护策略以及决策变量的隶属函数,运用模糊加权平均算法评估设备备选维护策略的满意度,同时,建立维护策略成本满意度的模糊集,运用模糊加权平均算法确定其最优维护策略.实例分析结果表明,运用模糊理论所构建的维护策略选择模型较好地解决了传统决策网格的决策偏差,考虑了决策变量权重与策略成本而具有较好的灵活性和实用性.     

基于群一致性检验的多属性TOPSIS方法

针对现有TOPSIS方法中未考虑决策者的一致性所造成的选取结果不合理以至于决策失误的问题,提出了一种基于群一致性检验的多属性TOPSIS方法。首先,在分析数据特点的基础上,利用三角可能性分布对备选方案的属性值进行不确定性描述;其次,利用基于相似性度量方法检验决策者的一致性程度;最后,利用满足一致度的、改进的TOPSIS方法对备选方案进行排序,得到最优的决策结果。通过尾矿坝综合评价实例,对方法进行验证。结果表明可有效避免因使用不一致信息导致的决策失误问题。     

一种修改的TOPSIS法

目的改进传统多属性决策问题的TOPSIS法。方法对有限方案多目标决策分析法的一种修改方法。结果改进了传统的TOPSIS方法,提出在解决某些实际问题时应放弃全序而采用偏序,即TOPSIS偏序法,能更合理地反映出方案的优劣性。结论修改和补充了有限方案多目标决策分析方法,使其更具合理性,并扩大了传统方法的应用,决策人可由方案的优劣性根据自己的偏好做出最终的理想选择。     

基于I-TOPSIS的可比较语言多属性决策方法

针对属性值是可比较语言的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法——I-TOPSIS法;传统的TOPSIS方法的综合评价值只能反映各评价对象内部的相对接近度,为了体现各方案与理想的最优方案的接近程度,引进I-TOPSIS法,通过定义正负理想点找到最优的参照方案,根据备选方案与最优参照方案之间的距离对备选方案进行排序和择优;最后,通过实例分析说明了方法的有效性和合理性。     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法.最后,将所获得的决策...