基于模糊软矩阵的多专家群决策方法

对模糊软矩阵信息的多专家群决策问题进行了研究.在模糊软集的基础上定义了模糊软矩阵,并定义模糊软矩阵间的相关运算法则,基于这些运算给出了加权算术平均算子和加权几何平均算子.针对在给定模糊软矩阵信息下如何对论域元素进行排序的问题定义了可能度,从而得到可能度矩阵并结合排序向量法给出了一种排序方法.最后,利用集成算子和可能度矩阵等工具给出了一种基于模糊软矩阵信息的多专家群决策途径,并利用实例验证该决策方法的可行性和有效性.     

基于时序广义双极值模糊软集的群决策方法

研究了时序广义双极值模糊环境下的群决策问题.针对实际问题中广义双极值模糊软集信息随时间动态变化的情形,定义了时序广义双极值模糊软集的概念,并讨论了相关运算及性质.考虑不同时刻广义双极值模糊软集信息对最终决策的不同影响,利用指数衰减模型的权重确定公式和集成思想,定义广义双极值模糊软集间的运算并给出几何加权平均算子的计算公式,将时序广义双极值模糊软集集成综合双极值模糊软集.然后,利用广义双极值模糊软集的集成算子计算各方案的属性值,利用得分函数得出最优决策.最后,通过实例分析证明了此决策方法的合理性与可行性.     

基于IFSM改进水平软集的群决策方法

研究了在直觉模糊软矩阵环境下改进水平软集的群决策方法.首先利用直觉模糊软矩阵给出了在专家权重未知情况下的集成算法,并对λmid（E）-水平软集进行改进,提出了λnew（E）-水平软集;同时对λmed（E）-水平软集进行改进,提出了三均值水平软集.然后利用水平软集计算各对象的选择值,得出最优决策.最后,通过实例验证了决策方法的可行性和合理性.     

时序广义犹豫模糊软集及其决策方法

针对犹豫模糊软集的属性参数并非同等重要的情形,同时考虑到时间的变化对决策会产生影响,在犹豫模糊软集的基础上,提出了时序广义犹豫模糊软集的概念。基于时序广义犹豫模糊软集的概念,定义了其基本运算,分析了相应的运算结果,并讨论了运算性质。提出了时序广义犹豫模糊软集的一种决策方法,给出了具体的决策步骤,并通过实例验证了该决策方法的合理性与可行性。     

模糊子群的T-正规模糊软群

在模糊子群中引入T-正规模糊软群的概念,并研究它们的相关性质。通过将模糊正规子群参数化,并与T范数结合,来研究模糊子群上的模糊软结构。定义了模糊子群的T-正规模糊软群及T-模糊软同余,研究了T-正规模糊软群在模糊软运算和模糊软同态下像的相关性质并建立了T-正规模糊软群与T-模糊软同余之间的联系。T-正规模糊软群是模糊软群和模糊正规子群的一般化,在一定程度上推广了模糊软集,并拓展了模糊代数结构。     

改进的广义模糊软集的贴近度

基于广义模糊软集在处理不确定性问题中的应用,本文对已有的广义模糊软集的贴近度进行了修正,并将其应用于医疗诊断问题中.通过比较得到,修正的贴近度更合理,因而有更好的适用性.     

动态区间值模糊软集及其决策应用

文章提出了动态区间值模糊软集的概念,定义了动态区间值模糊软集的运算,研究了动态区间值模糊软集的运算性质,给出了动态区间值模糊软集决策方法,通过实例说明了决策方法的可行性与有效性。     

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.     

一种基于Vague集的多属性群决策排序方法及其应用

针时Vague值的多属性群决策排序问题,提出了一种新的得分函数.定义了Vague值的贴近度,并结合信息集成算予和专家权重,进而提出了一种新的群决策排序方法,本文应用实例证明了该方法的合理性和实用性.     

基于集对分析的群决策灵敏度分析

在集对分析理论的同、异、反概念基础上,对一类常见的多层群决策问题给出了相应的模型与处理方法,进行了参数灵敏度分析,得到了有意义的结果,有关结论和方法具有实际可操作性。     

基于集对分析的区间直觉模糊多属性决策方法

本文研究了属性权重为实数且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题. 首先, 基于直觉模糊集思想与集对分析思想兼容性的考虑, 将区间直觉模糊决策矩阵转化为联系度矩阵. 然后算出各方案的综合联系度, 通过一个排序公式得到区间数形式方案排序, 再结合区间数排序方法最终实现方案排序. 最后, 给出一个算例, 说明了该方法的有效性和实用性.     

一种模糊多层多目标群决策方法的研究

将AHP方法运用到层次多目标群决策中，确定多层目标准则体系中的目标层和准则层的权系数，符合判断指标一致性的需要，而对各方案关于各个准则的权重，采用模糊语言进行评价，满足决策实用性的需求．结合模糊最大最小集法和上述方法，提出了一种带有偏好的模糊多层多目标群决策方法，并用算例对其求解过程进行了说明．     

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...     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

基于集对模糊QFD的农民工返乡创业决策分析

本文运用质量功能展开QFD思想构建二阶质量屋模型,对农民工返乡创业决策中的精益需求、精益因素和精益措施之间的函数关系进行优化,以期将农民工返乡创业决策过程层层演绎并转化为容易识别的指标和措施。在模型中,用三角模糊数作为数据的表现形式,采用集对分析结合欧式距离的方法进行三角模糊数权重的实数化和排序优化。最后运用实例说明了农民工返乡创业决策分析的过程。     

基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策

为了探索q-RO(q-rung orthopair)模糊信息系统中具备稳定决策结果的多属性群决策方法,依据多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA(multi-objective optimization by ratio analysis plus the full MULTIplicative form)建立了一种新的q-RO模糊多粒度计算模型,并用于求解多属性群决策问题.结合q-RO模糊概率粗糙集与多粒度粗糙集,提出了多粒度q-RO模糊概率粗糙集模型.利用离差最大化法计算属性权重与决策者权重,进一步建立了基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策方法,该方法考虑了决策风险与容错能力,可提供稳定的决策结果.通过2个实际算例验证了所建立方法的可行性与有效性.     

直觉模糊集所诱导的软集语义及其三支决策

借助于阴影集,利用直觉模糊参数,将直觉模糊集转化为悲观阴影集和乐观阴影集,提出直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,给出直觉模糊集诱导软集的方法。利用三支决策理论,提出软集三支决策定性模型。结合直觉模糊集悲观三支决策和乐观三支决策,利用直觉模糊参数,给出软集三支决策定量模型。     

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．     

基于区间直觉模糊集的土地资源配置群决策研究

以区域土地资源优化配置为目标,针对区域的社会、经济、环境、资源等多个因素进行研判,利用区间直觉加权算术集成算子对群体意见进行综合集成,根据各配置方案与理想点的逼近程度对区域土地资源方案进行排序.最后以福建省土地资源配置案例证明该方法的有效性.