具有区间支付的模糊合作对策上的Shapley函数

利用定义的区间数减法运算法则,探讨了具有区间支付的模糊合作对策.通过对传统模糊合作对策上关于Shapley函数公理体系的推广,给出了具有区间支付的模糊合作对策上Shapley函数的公理特征,并证明了所给区间Shapley函数的存在性和唯一性.最后通过一个算例来说明所给区间Shapley函数的实用性.     

基于IGIFR关系的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质

在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.     

区间直觉模糊集熵的构造及其基本性质

模糊熵是刻画模糊集不确定性的一个基本概念.通过对区间直觉模糊集的模糊度的本质分析,给出了符合人们直觉的区间直觉模糊集的模糊熵的公理化定义,并指出原有关于区间模糊集的模糊熵的公理化的不足,相应地提出了一个关于区间直觉模糊集模糊熵的计算公式,并通过定理证明和实例分析,说明它具有良好的数学性质,所得结果更加合理.     

区间直觉犹豫模糊粒度结构的不确定性研究

考虑区间直觉犹豫模糊集中元素隶属度不确定这一特征,给出了四种不同的区间直觉犹豫模糊粒基数概念,并在此基础上构造了相关的区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵等概念.提出了区间直觉犹豫模糊粒度结构距离的概念,基于区间直觉犹豫模糊粒度结构距离定义了一种新的区间直觉犹豫模糊粒度结构的偏序关系,讨论区间直觉犹豫模糊粗糙熵、信息熵的偏序性.通过实例验证了相关定理和定义的正确性.     

基于区间值相似度的直觉区间值模糊推理

直觉区间值模糊集具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力并且其直觉区间值隶属度和非隶属度的值较易确定.文章利用直觉区间值模糊集进行模糊推理.根据直觉区间值隶属度和非隶属度的值给出直觉区间值模糊集之间相似度和加权总体相似度的计算方法.根据该计算方法给出直觉区间值模糊集上的模糊推理算法.最后通过算例说明所给出的推理算法更符合实际需要,可操作性强,便于应用.     

一种基于区间直觉模糊集的多属性决策方法

对已有区间直觉模糊集的得分函数和精确函数进行了研究,在此基础上定义了一种新的得分函数,弥补了已有得分函数和精确函数的不足和缺陷,并讨论了得分函数的一些性质。通过区间直觉模糊集的加权平均算子和加权几何集成算子对多属性进行集成,应用新的得分函数,给出了基于区间直觉模糊集的多属性决策方法。实例表明该方法具有良好的实用性。     

基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对现有的区间直觉模糊熵未能全面体现区间直觉模糊集所包含的信息,从而会导致相关熵应用的多属性群决策出现偏差这一问题,提出了一种基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法.首先,利用扩展的区间直觉模糊知识测度确定属性权重;然后,利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值,进而用得分函数对方案进行排序.最后通过一个实例表明了提出方法的合理性和有效性.     

基于区间值直觉模糊集新模糊度的模糊熵及其应用

为进一步研究区间值直觉模糊集的模糊熵及其应用,将区间数的距离引入到区间值直觉模糊集的模糊度定义中并修改已有的模糊熵公理化定义,研究结果:(1)提出了区间值直觉模糊集的新模糊度定义,其更能反映模糊度的本质且是直觉模糊集的模糊度定义的推广;(2)提出了区间值直觉集的模糊熵的一系列诱导定理和一系列熵公式;(3)基于熵权法提出了在属性权重向量和专家权重向量完全未知、偏好信息为区间值直觉模糊集环境下不确定多属性群决策问题的解决方法,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

多目标直觉模糊集矩阵对策的求解方法

提出支付值为直觉模糊集的多目标矩阵对策的定义及其解概念,通过建立一对辅助线性或非线性规划模型,计算得到局中人的最优策略.数值实例表明了所提方法的有效性和实用性.所提出的多目标直觉模糊集矩阵对策理论与方法既是对模糊对策理论方法的扩展和补充,也可为解决带有直觉模糊集信息的竞争性多目标对策问题提供新的途径.     

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。     

几种L-模糊集之间的关系

研究了区间值模糊集，直觉模糊集，模糊值模糊集和二型模糊集之问的关系，指出直觉模糊集与区间值模糊集是等价的；在一定条件下，模糊值模糊集可由区间值模糊集生成；每一个二型模糊集可转化成一个区问值模糊集且每个区间值模糊集可看做一个二型模糊集．     

基于犹豫度下区间直觉模糊信息的决策方法及其应用

对区间直觉模糊集的度量方法进行了研究．首先介绍了区间直觉模糊集的相关概念,在充分利用犹豫度信息的情况下,构造了一种新的得分函数,并证明了其相关性质;同时,将其与几类精确函数作了比较,并结合加权算术平均算子和加权几何平均算子,提出了一种基于区间直觉模糊信息的决策方法;最后,通过实例分析验证了决策方法的有效性和合理性．     

基于用户偏好的IIFS-SEA服务评估方法

提出了一种基于区间直觉模糊集的服务评估方法 (IIFS-SEA),使用区间直觉模糊数解决用户偏好的模糊性和不确定性问题.通过残缺区间直觉判断矩阵解决用户偏好的不完整性问题,利用平均年龄法及不确定动态直觉模糊加权平均算子解决用户偏好发生动态变化的问题,基于得分函数计算出服务非功能属性的权值,以实现服务评估.仿真实验表明该方法能够提高服务评估的准确性与有效性.     

基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法

直觉模糊集是对传统的模糊集的理论进行了拓展,它更加细致地刻画了模糊形象.论文引进C-OWA算子,给出了两个区间数的大小比较的新方法;针对区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵,定义了方案的区间直觉模糊信息的理想点,并利用方案属性值与理想点的Euclidean距离,给出了区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵的一种排序方法;最后利用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于相对熵的区间型直觉模糊集多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为区间的直觉模糊集的多属性决策问题进行了研究,定义了区间型直觉模糊数相对熵和含参数新的得分函数,然后由TOPSIS方法得到权重,最后通过实例分析验证了所提出方法的有效性和可行性.     

Choquet积分形式下区间凸模糊对策的强ε核心

为了填补核心常常为空的缺陷,研究合作对策的强ε模糊核心的一些特征和性质.讨论了一类具有区间支付的区间凸模糊合作对策—Choquet积分形式下的区间凸模糊合作对策.通过在Choquet积分形式下的区间凸模糊合作对策上定义了区间强ε核心,给出这类核心的一些特征和性质,并对此加以证明.研究表明:Choquet积分形式下的区间凸模糊合作对策的区间强ε核心与经典合作对策模型中强ε核心的性质是一致的,该结果丰富了具有区间支付的模糊对策解的研究.     

区间直觉模糊集的多属性综合评价新方法

针对研究对象属性值为区间直觉模糊集形式的多属性决策问题,提出了一种利用区间直觉模糊熵确定属性权重并进行综合评价的方法.该方法的基本思路:用区间直觉模糊熵来定义各方案在不同属性下的权重,将各方案对应的权重视为一种概率分布,基于这种假设利用相对熵集结模型得到区间直觉模糊集的客观优化权重.最后给出了一个算例,说明了该方法的可行性和优越性.     

凸几何上的区间模糊Shapley函数

解决区间合成模糊合作对策在凸几何上的解的问题,研究了凸几何上的区间模糊Shapley函数.给出区间合成模糊合作对策在凸几何上的定义,以及在凸几何上的区间Shapley函数应满足的三条公理,探讨了区间合成模糊对策在凸几何上的区间Shapley函数,并证明其存在性和唯一性,进而拓展了区间合成模糊合作对策的研究范围,对于研究其它具有模糊数的模糊合作对策有一定的参考价值.     

重复模糊合作对策的核仁

在重复模糊合作对策的基础上,对合作对策的核仁进行了推广,建立了重复模糊合作对策的核仁的概念,给出了重复模糊合作对策的核仁与核心、稳定集之间的关系,并讨论了重复模糊合作对策的核仁的特征和性质。     

基于区间值t-模的区间值直觉模糊集的截集

拥有更多自由度的区间值直觉模糊集在处理信息的模糊性和不确定性时比经典直觉模糊集更有优势.截集是连接模糊集和经典集的桥梁,研究区间值直觉模糊集的截集有助于我们更灵活地处理区间值直觉模糊集.本文首先定义一种基于区间值t-模的区间值直觉模糊集的截集,进一步借助于区间值t-模的性质,系统地研究基于区间值t-模的区间值直觉模糊集的截集的性质,并给出几个基于区间值t-模的区间值直觉模糊集的截集的基本定理.