一种新的二型模糊熵在多属性决策中的应用

为了度量二型模糊集的不确定性信息并解决以二型模糊集为信息环境的多属性决策问题,该文首先基于二型模糊熵的公理化准则,利用余弦函数定义一个新的二型模糊熵公式。该公式不仅将二型模糊集的犹豫性和模糊性皆考虑在内,而且利用余弦函数的单调性与对称性容易比较两个二型模糊集之间熵的大小。其次在决策过程中考虑决策者的风险态度引入风险偏好函数,同时考虑主隶属度与次隶属度的交叉影响给出新的得分矩阵,并结合熵构建基于属性权重完全未知的非线性优化模型来观察风险偏好对属性权重的影响。最后通过一个实例分析证明了该决策模型的可行性与稳定性。     

基于综合相对交叉熵的多属性群决策方法

针对以区间二型模糊数为信息环境的多属性群决策问题,提出了一种基于全概率的综合相对交叉熵的决策方法;首先,给出区间二型模糊集的定义,熵及算术平均排序值公式;其次,基于区间二型模糊集的模糊性、犹豫性和区间性,定义了一种新的测量区间二型模糊集的相对交叉熵和综合相对交叉熵的方法,通过构造最优化线性模型求解出了属性权重并对每一方案的属性值进行集结得出最优方案;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种新的区间二型模糊集排序方法

区间二型模糊集排序是模糊决策领域中的一个重要内容,然而文献中排序方法在某些情形下无法区分区间二型模糊集的排序顺序.针对这一问题,给出了一种新的基于模糊集内心的排序方法,依据排序值的大小来确定区间二型模糊集的排序顺序.与已有排序方法相比较,所给方法能够有效区分区间二型模糊集的排序顺序.     

基于区间二型模糊多粒度证据融合方法的钢铁行业耗能决策

为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法，以多粒度概率粗糙集为基础，结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论，发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先，提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型；然后，通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重，依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型，通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果 .通过钢铁行业耗能的实例，证明提出方法的可行性与有效性，总体上，提出的决策模型具备一定的容错力，有助于获得强解释力的稳健型决策结果 .     

一种对方案有偏好的区间直觉模糊多属性算法

研究了属性权重未知且决策者对属性偏好及属性值均为区间直觉模糊数的决策问题.首先提出直觉模糊熵的概念,基于决策者对属性的偏好与属性的差异及熵两个方面构建一个新模型求出属性权重,然后提出考虑属性权重的新改进型关联系数公式,通过关联系数对选项排序.最后通过对算例的分析比较说明了该方法简单及有效性.     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.     

区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子及其决策应用

将q阶犹豫模糊集进行了拓展,提出了区间值q阶犹豫模糊集;并将Frank算子与区间值q阶犹豫模糊集相结合,提出了区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子。首先,基于Frank算子定义了区间值q阶犹豫模糊元的运算性质,提出了区间值q阶犹豫模糊元的得分函数、精确函数及其排序方法;其次,定义了区间值q阶犹豫模糊Frank算术平均算子、几何平均算子、有序加权平均算子以及混合平均算子,分别给出了算子的计算公式,研究了其相关性质并讨论了算子的特殊形式;最后,给出一种基于区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子的多属性决策方法,通过算例和比较分析说明了方法的可行性与有效性。该方法可以根据决策者的风险偏好态度灵活地选择参数以满足不同决策情况的要求。     

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

一种犹豫模糊集多属性群决策模型及应用

针对犹豫模糊集多属性群决策问题,从点坐标的角度出发设置了一类决策算法,更改了犹豫模糊集的表示方法,在此情形下建立了判断2个犹豫模糊元的大小比较规则与测度2个犹豫模糊元的距离模型,分别建立了计算决策专家客观权重、综合权重和属性的个体权重、整体权重以及综合权重的计算方法。在不同的决策专家权重类别与属性权重类别下,利用Maclaurin对称平均算子对犹豫模糊元进行集结以获取各方案的综合属性值进行排序。数值算例分析表明,利用点坐标建立的决策算法能够达到有效排序方案目的,同时,根据不同的决策专家权重类别与属性权重类别建立的9种决策模型得出的方案排序结果差异明显,说明决策专家权重类别与属性权重类别对决策结果的影响不容忽视,在具体的犹豫模糊集多属性群决策问题中,决策者应根据实际问题需要选择适当的决策模型,以更好地满足决策需求。     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。