不确定集结算子及其在多属性决策中的应用

针对方案评估中属性信息的不确定性,提出了一个基于不确定信息的多属性集结算子。该算子将有序加权平均(OWA)算子和广义平均算子相结合而成的广义有序加权平均(GOWA)算子推广到不确定的环境中,提出了一个广义不确定有序加权平均(GUOWA)算子。并且给出了基于GUOWA算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

基于模糊语言评估及语言OWA算子的多属性群决策法

研究决策矩阵的元素以模糊语言形式给出的多属性群决策问题，给出一种语言OWA算子。利用该算子对模糊语言偏好信息进行了集结，提出一种基于模糊语言评估及语言OWA算子的多属性群决策方法。最后进行实例分析。     

拓展的C2OWA 算子及其在不确定多属性决策中的应用

把Yager提出的连续区间数据OWA(C-OWA)算子进行拓展,提出了加权的C-OWA(WC-OWA)算子、有序加权的C-OWA(OWC-OWA)算子、以及组合的C-OWA(CC-OWA)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,分别在单人决策和群决策这两种情形下,提出了属性权重确知、且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

共识满意度驱动的异质群体共识度测算方法

研究群体共识决策过程的共识测度问题.从共识协调者的角度定义异质群体的共识满意度指标,用以表征共识协调者对群体关于一对方案评价值达成共识的乐观估计程度;建立一种新的OWA算子权重确定模型,构建共识满意度驱动算子对专家的偏好相似度进行集结;提出一种计算异质群体共识测度的方法.最后,通过一个算例说明方法的应用步骤与可行性.     

基于模糊C-OWA算子的模糊多属性决策方法

将连续区间数据OWA(C-OWA)算子扩展到模糊环境,提出了一些新的模糊C-OWA(FC-OWA)算子,如加权FC-OWA(WFC-OWA)算子、悲观WFC-OWA(PWFC-OWA)算子和乐观WFC-OWA(OWFC-OWA)算子,并研究了它们的一些性质.基于PWFC-OWA算子和OWFC-OWA算子,提出了属性值和属性权重为梯形模糊数的多属性决策方法.最后通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

群组区间数互补判断矩阵偏好信息的一种集结方法

研究了群组区间数互补判断矩阵偏好信息的集结问题。根据误差传递理论,把不确定性的区间数偏好信息转换为确定性的偏好信息,即中值和和极限误差信息,然后利用OWA算子,得到备选方案排序,最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

一类连续区间数据的有序加权调和(C-OWH)平均算子及其应用

有序加权调和平均(OWH)算子是一种对离散性的数据进行集成的方法.本文首先把OWH算子推广到了连续区间上,提出了连续的区间数据OWH(C-OWH)算子,然后在此基础上提出了加权调和的C-OWH算子,有序加权C-OWH算子以及组合的C-OWH算子等新的概念,探讨了它们的一些性质.最后举例说明了这些算子在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是可行的.     

直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用

直觉不确定语言数是直觉模糊数和不确定语言变量值的拓展. 针对直觉不确定语言信息的集成问题, 定义了直觉不确定语言数运算法则和大小比较方法, 提出了直觉不确定语言的加权算术平均算子(IULWAA)、直觉不确定语言的有序加权平均算子(IULOWA)以及直觉不确定语言的混合加权平均算子(IULHA)及这些算子的性质. 在此基础上, 提出一种属性权重确知且属性值以直觉不确定语言数形式给出的多属性群决策方法. 最后通过实例分析证明了该方法的有效性.     

基于证据理论的直觉梯形模糊IOWA算子及其应用

为解决信息不确定与信息不完全的不确定型决策问题,定义了基于证据理论的直觉梯形模糊诱导有序加权平均(DS-TrIFIOWA)算子.首先,介绍了直觉梯形模糊数及其相应的运算法则和集结算子.然后,基于证据理论和直觉梯形模糊数,并考虑到决策者观念特征,定义了DS-TrIFIOWA算子,分析并证明了该算子的性质,进而提出了一种基于DS-TrIFIOWA算子的不确定型决策方法.最后,利用算例对该方法的可行性和有效性进行了分析.     

毕达哥拉斯模糊还原性BM算子及其决策应用

还原性是信息集成算子的一个重要性质.针对毕达哥拉斯模糊加权Bonferroni平均(BM)算子不具有还原性的情况,提出了具有还原性的毕达哥拉斯模糊BM算子,并研究了其决策应用.首先,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(PFRWBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(GPFRWBM),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.随后,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BGM算子(PFRWGBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性BGM算子(GPFRWBGM),给出它们的计算公式,讨论了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子的多属性决策方法,并通过实例和方法对比说明了所提方法的可行性.     

Induced and heavy aggregation operators with distance measures

This paper introduces a new aggregation model by using induced and heavy aggregation operators in distances measures such as the Hamming distance. It is called the induced heavy ordered weighted averaging (OWA) distance (IHOWAD) operator. This paper studies some of its main properties and a wide range of particular cases such as the induced heavy OWA (IHOWA) operator, the induced OWA distance (IOWAD) operator and the heavy OWA distance (HOWAD) operator. This approach is generalized by using generalized and quasi-arithmetic means obtaining the induced generalized IHOWAD (IGHOWAD) operator and the Quasi-IHOWAD operator. An application of the new approach in a decision making problem regarding the selection of strategies is developed.     

基于语言Choquet积分算子的多属性群决策方法

在现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好间均在不同程度上存在相互关联。为此,提出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策方法。首先,介绍了语言评估标度集上的一些运算法则。基于这些运算法则和模糊测度,定义了一种语言Choquet积分算子。然后,探讨该算子的一些性质,给出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策途径。研究表明,该算子是语言有序权重平均算子的一般化形式。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程。     

一种区间灰色模糊多准则决策方法

针对准则值和准则权系数为区间灰色模糊数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种灰色模糊多准则决策方法。该方法利用OWA算子对各个方案的准则值进行集结,并对灰色模糊数进行运算,计算各个方案的综合准则值,进而得到各方案的排序。最后,实例说明了该方法的可行性和有效性。     

Generalization of the linguistic aggregation operator and its application in decision making

A generalization of the linguistic aggregation functions (or operators) is presented by using generalized and quasiarithmetic means.Firstly,the linguistic weighted generalized mean (LWGM) and the linguistic generalized ordered weighted averaging (LGOWA) operator are introduced.These aggregation functions use linguistic information and generalized means in the weighted average (WA) and in the ordered weighted averaging (OWA) function.They are very useful for uncertain situations where the available information cannot be assessed with numerical values but it is possible to use linguistic assessments.These aggregation operators generalize a wide range of aggregation operators that use linguistic information such as the linguistic generalized mean (LGM),the linguistic OWA (LOWA) operator and the linguistic ordered weighted quadratic averaging (LOWQA) operator.We also introduce a further generalization by using quasi-arithmetic means instead of generalized means obtaining the quasi-LWA and the quasi-LOWA operator.Finally,we develop an application of the new approach where we analyze a decision making problem regarding the selection of strategies.     

多元判断偏好集结的混合群决策过程研究

针对评价过程中出现的不同偏好表达,提出了两阶段集结的群体决策方法:个人偏好转换和多专家集结。个人偏好转换把不同专家做出的模糊偏好关系、效用函数、部分选择、偏好排序、语言偏好关系等表达方式,转换为归一化的数值绝对偏好,并在专家相对偏好的权重表达中,采用模糊有序加权平均(ordered weighted averaging,OWA) 算子和语言有序加权平均(linguistic ordered weighted averaging,LOWA)算子;多专家集结则根据等差数的专家权重排列,并将权重做归一化处理,得出总分后即从可行方案中选出最优的方案,分数越高表明专家群体越为偏好,从而获得多元偏好表达的混合专家群体的民主选择结果。将该两步集结的方法用于某公司的人才综合评估中。与以往传统的选择方法相比,突出了决策者偏好表达的自由、民主的特征。     

基于纯语言混合几何平均算子的多属性群决策方法

在纯语言加权几何平均(PLWGA)算子和推广的有序加权平均(EOWA)算子基础上给出纯语言混合几何平均(PLHGA)算子,研究了专家权重、属性权重及属性值均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题,提出了一种纯语言多属性群决策方法。最后将该方法应用于解决虚拟企业中的战略合作伙伴选择问题。     

Interactive group decision making procedure based on uncertain multiplicative linguistic preference relations

Group decision making problems are investigated with uncertain multiplicative linguistic preference relations. An unbalanced multiplicative linguistic label set is introduced, which can be used by the experts to express their linguistic preference information over alternatives. The uncertain linguistic weighted geometric mean operator is utilized to aggregate all the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations into a collective one, and then a simple approach is developed to determine the experts' weights by utilizing the consensus degrees among the individual uncertain multiplicative linguistic preference relations and the collective uncertain multiplicative linguistic preference relations. Furthermore, a practical interactive procedure for group decision making is proposed based on uncertain multiplicative linguistic preference relations, in which a possibility degree formula and a complementary matrix are used to rank the given alternatives. Finally, the proposed procedure is applied to solve the group decision making problem of a manufacturing company searching the best global supplier for one of its most critical parts used in assembling process.     

三参数区间数据信息集成算子及其在决策中的应用

研究了三参数区间数据信息的集成问题.基于连续区间数据有序加权平均(C-OWA)算子和有序加权几何(C-OWG)算子,定义了连续三参数区间数据有序加权平均(CP-OWA)算子和有序加权几何(CP-OWG)算子,并将这两种算子进行拓展,提出了加权的CP-OWA(WCP-OWA)算子和加权的CP-OWG(WCP-OWG)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,提出了一种属性权重和属性值均以三参数区间数形式给出的不确定多属性决策方法,该方法利用CP-OWA算子对三参数区间数属性权重进行处理,利用WCP-OWA算子或WCP-OWG算子对三参数区间数属性值进行集成.最后,进行了实例分析.