属性权重未知的连续风险型多属性决策研究

针对属性权重未知、属性值为有限区间上的连续随机变量的风险型多属性决策问题,提出了一种灰色关联度排序方法。首先,通过密度函数的变换,对风险决策矩阵进行规范化处理,并通过期望值定义了两个随机变量之间的偏差,利用离差最大化原则确定了属性指标权重。然后定义了正负理想解,计算每个方案与正负理想解的灰色关联度及相对贴近度,根据每个方案的相对贴近度确定方案排序。最后,给出了以属性值为区间数的多属性决策问题的决策步骤,证明了该方法的有效性。     

AN EXTENSION OF TOPSIS FOR FUZZY MCDM BASED ON VAGUE SET THEORY

1.Introduction The multicriteria decision-making problem(Kickert1978)is a kind of problem that all the alternatives in the choice set can be evaluated according to a number of criteria.A MCDM problem can be concisely expressed in matrix format as C1C2C n11112122122212nnm m m mnA x x xMA x x xA x x x=W={w1,w2,,wn}where A1,A2,,Am are possible alternatives among which decision-makers have to choose,C1,C2,,C n are the criteria with which alternative performance are measured,xi j is the rati…     

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.     

Entropy-based procedures for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making

The class of multiple attribute decision making (MADM) problems is studied, where the attribute values are intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is completely unknown. A score function is first used to calculate the score of each attribute value and a score matrix is constructed, and then it is transformed into a normalized score matrix. Based on the normalized score matrix, an entropy-based procedure is proposed to derive attribute weights. Furthermore, the additive weighted averaging operator is utilized to fuse all the normalized scores into the overall scores of alternatives, by which the ranking of all the given alternatives is obtained. This paper is concluded by extending the above results to interval-valued intuitionistic fuzzy set theory, and an illustrative example is also provided.     

区间数多指标决策的相对隶属度法

对区间数多指标决策问题 ,基于模糊集下论给出一种新的处理方法 :相对隶属度法 ,首先 ,构造优等与劣等方案 ,借助每一方案与优、劣等方案的综合加权距离求得每个方案相于优等方案的隶属度 ,再按隶属度的大小进行决策 ,该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难。通过分析表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后 ,给出算例说明其应用     

信息不完全确定的模糊多准则UTA方法

针对准则权系数信息不完全确定和准则值为模糊数且有训练集的多准则决策问题,提出了一种模糊多准则UTA方法。该方法在考虑对训练集排序的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息和训练集中各方案的模糊准则值的效用建立非线性模糊规划模型,并将其转化为模糊线性规划模型,求解得出准则权系数、训练集中各方案准则值的模糊效用值,利用插值求出方案的准则值的模糊效用,进而得到整个方案集的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

Intuitionistic fuzzy C-means clustering algorithms

Intuitionistic fuzzy sets (IFSs) are useful means to describe and deal with vague and uncertain data. An intuitionistic fuzzy C-means algorithm to cluster IFSs is developed. In each stage of the intuitionistic fuzzy C-means method the seeds are modified, and for each IFS a membership degree to each of the clusters is estimated. In the end of the algorithm, all the given IFSs are clustered according to the estimated membership degrees. Furthermore, the algorithm is extended for clustering interval-valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFSs). Finally, the developed algorithms are illustrated through conducting experiments on both the real-world and simulated data sets.     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于新直觉模糊距离的随机决策方法

针对指标权重未知,方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出了一种基于前景理论和新的直觉模糊距离的随机决策方法. 首先提出一种新的直觉模糊相似度公式,在此基础上构建了一种以直觉模糊数形式表征的直觉模糊距离公式以减少在运算中信息的丢失,运用直觉模糊熵方法确定指标权重,通过前景理论对方案进行对比和排序.最后,算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

对方案有偏好的不完全信息下的决策分析模型

研究了一类属性权重和边际效用以线性不等式形式表示,且方案的偏好信息以模糊偏好关系给出的多属性决策问题。在定义偏离度的基础上,构造了一个确定属性权重和边际效用的非线性规划模型,通过引入新变量将它转化为线性规划问题,并依据求解结果确定最优方案,从而使决策结果既能反应客观信息又能体现决策者的主观偏好。最后,通过它在ERP系统选择问题中的应用说明了该方法的可行性。     

Fuzzy distances based FMAGDM compromise ratio method and application

An extended compromise ratio method (CRM) based on fuzzy distances is developed to solve fuzzy multi-attribute group decision making problems in which weights of attributes and ratings of alternatives on attributes are expressed with values of linguistic variables parameterized using triangular fuzzy numbers. A compromise solution is determined by introducing the ranking index based on the concept that the chosen alternative should be as close as possible to the positive ideal solution and as far away from the negative ideal solution as possible simultaneously. This proposed method is compared with other existing methods to show its feasibility and effectiveness and illustrated with an example of the military route selection problem as one of the possible applications.     

Extension of TOPSIS for fuzzy multi-attribute decision making problem based on experimental analysis

This paper is concerned with a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for fuzzy multi-attribute decision making, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take form of triangular fuzzy numbers. Considering the fact that the triangular fuzzy TOPSIS results yielded by different distance measures are different from others, a comparative analysis of triangular fuzzy TOPSIS ranking from each distance measure is illustrated with discussion on standard deviation. By applying the most reasonable distance, the deviation degrees between attribute values are measured. A linear programming model based on the maximal deviation of weighted attribute values is established to obtain the attribute weights. Therefore, alternatives are ranked by using TOPSIS method. Finally, a numerical example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

时序模糊多指标决策的模糊关联分析法

提出了时序模糊多指标决策问题 ,基于模糊关联分析给出了一种新的决策方法 .运用模糊集理论构建各时段的模糊加权决策矩阵 ,应用一种对模糊数排序的方法找出各时段的正、负理想方案 ,并通过所有时段各方案与正理想方案的相对模糊关联度的模糊加权和来确定最优方案 .最后给出了一个数值例子.     

区间三角模糊软集及其动态决策方法

为完善模糊软集理论,提出区间三角模糊软集的概念,并讨论其相关运算及性质。建立基于区间三角模糊软集的动态决策模型,其中,时间权重采用指数衰减方法进行确定,利用集成的思想定义了区间三角模糊软集算术加权平均算子,将不同时刻的区间三角模糊软集集成为综合区间三角模糊软集。给出不同对象选择值和决策值的求解公式,根据决策值大小来实现最优决策。最后总结出方法的具体步骤,并通过实例说明具体应用。     

PROMETHEE优先函数选择与参数配置方法

偏好顺序结构评估(preference ranking organization methods for enrichment evaluations， PROMETHEE)-Ⅱ方法是一种重要的多属性决策(mutiattribute decision making, MADM)方法。提出一种基于经典规划的鲁棒性分析方法用于解决PROMETHEE-Ⅱ参数求解问题,提供在信息条件不完全情况下的鲁棒性判别条件和设计步骤,并通过分析计算验证了这种方法的有效性。为PROMETHEE-Ⅱ权重的设置提供了新的思路,这种方法同时也可用于解决其他多属性决策问题。     

基于属性重要性的多属性客观权重分配方法

针对属性权重完全求知且属性值以连续值形式给出的无决策属性的多属性决策问题,提出了利用属性重要性来进行客观权重的分配方法。该方法根据模糊聚类技术与粗糙集中的相对正域理论,论述了如何从客观数据中根据属性重要性确定各属性的客观权重。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

Fuzzy MCDM Based on Fuzzy Relational Degree Analysis

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｕｚｚｙｍｕｌｔｉｐｌｅｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ (ＭＣＤＭ)ｉｓａｎａｃｔｉｖｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎｄｅｃｉｓｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅ,ｓｙｓｔｅｍｓｅｎｇｉ ｎｅｅｒｉｎｇ ,ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈ .ＴｈｅｋｅｙｔｏｓｏｌｖｉｎｇｆｕｚｚｙＭＣＤＭｉｓｈｏｗｔｏｒａｎｋａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｓｉｎａｆｕｚｚｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ.Ｍａｎｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｈｅｕｓｅｏｆｆ…     

基于模糊集的故障检测方法

针对limit checking故障检测方法的缺点,提出了一种基于模糊集的故障检测方法。该方法基于传感器测量值的不确定性和门限值具有模糊的客观属性,在检测值所有可能值的论域上划分模糊子集,将检测值偏离门限值的程度用隶属函数与模糊子集报警权重表示。考虑到时间因素对检测结果的影响,提出采用时间窗函数的方法计算时间窗内的报警权值之和作为模糊检测决策依据。仿真结果表明,基于模糊集的故障检测方法相比于持续性计数(Persistence Counter)方法具有更好的检测性能。