基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

一种直觉梯形模糊数的排序方法及其在多准则决策中的应用

先根据直觉梯形模糊数的特点,定义一种新的直觉梯形模糊数距离公式,再结合理想点方法,提出一种直觉梯形模糊数的排序方法,最后将该方法应用于模糊多准则决策中,并通过实例说明了所提方法是有效的.     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

基于相对优势度的区间直觉模糊多属性决策方法

基于区间数的相对优势度,提出了区间直觉模糊数的相对优势度概念。通过构建区间直觉模糊数比较的相对优势度矩阵,结合基于互补判断矩阵的排序公式,给出了一种区间直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到属性权重未知的区间直觉模糊多属性决策当中。通过算例分析说明了该方法的有效性和可行性。     

一种基于投影的区间直觉模糊信息多属性决策方法

文章针对区间直觉模糊信息的多属性决策问题,提出了一种新的基于投影思想的决策方法。该方法首先定义了区间直觉模糊正、负理想方案以及决策方案在区间直觉模糊正、负理想方案上的投影等概念;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型以获得相应的权重,并利用区间直觉模糊数的加权算术平均(IIFWA)算子对评价信息进行集结,从而获得各个决策方案的排序和择优结果。文中给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。     

基于距离模型的动态直觉模糊多属性决策方法

针对已知各决策时段的时间权重,以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,利用直觉模糊加权算子对各时段的评价值进行集成,得到综合评价值,同时构建直觉模糊集的记分函数,充分考虑和挖掘直觉模糊犹豫指数部分的信息,以提高对直觉模糊数评价的准确性。利用记分函数确定直觉模糊多属性决策指标集的正负理想点,避免采用绝对优的点或绝对劣的点进行评价引起偏差,并由此构造基于距离公式的排序模型,对整个方案集进行排序并择优。最后利用实例验证该方法的实用性与可行性。     

一种决策信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法

将C-OWA算子应用到区间直觉模糊数上,定义了集成区间直觉模糊信息的IC-OWA算子.对于属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,先利用IC-OWA算子对决策属性值进行集成,然后对集成结果加权求和,得到各方案的综合属性值,最后根据综合属性值排序和择优.实例分析表明了该方法的合理性和有效性.     

基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法.最后,将所获得的决策...     

MTL代数的直觉模糊理想

将直觉模糊集与理想概念相结合，在MTL代数中引入直觉模糊理想和直觉模糊素(Boolean/关联/超/固执)理想的概念并考察它们的特征性质和相互关系.证明了对MTL代数的非常值直觉模糊理想A而言，如下各条件是等价的：(ⅰ)A是直觉模糊Boolean理想和直觉模糊素理想；(ⅱ)A是直觉模糊关联理想和直觉模糊素理想；(ⅲ)A是直觉模糊超理想；(ⅳ)A是直觉模糊固执理想.     

由模糊结构元线性生成的模糊数运算

为了解决模糊数计算上的困难,引入了区间[-1,1]上单调函数的某魑同序单调变换,利用模糊结构元理论．将模糊数的四则运算转换为同序单调函数之间的相应运算．由于模糊结构元线性生成的模糊数是一类最简单而实用的模糊数,因此,重点讨论了由模糊结构元线性生成的模糊数的四则运算,以及它们的隶属函数表达式。结果表明。基于结构元方法表示的模糊数运算的隶属函数是容易得到的,这种表达式是基于模糊结构元的隶属函数形式给出的。     

基于三角直觉模糊的交互式偏好顺序决策模型

针对多属性决策问题中决策者主观判断的模糊性和决策过程中存在的补偿问题,本文提出了基于三角直觉模糊数的多属性决策模型。首先,用三角直觉模糊数来完成模糊信息的表达,从而更好地描述出决策信息的不确定性。其次,利用改进后的交互式多准则决策方法（an acronym in Portuguese for interactive multi-criteria decision-making, TODIM）,并结合偏好顺序结构评估法（Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations, PROMETHEE-II）方法在模糊环境中对备选方案进行排序,使该框架更具实用性和适用性。最后,通过案例证明了该决策框架的有效性,并对决策结果进行进一步敏感性分析,分析结果验证了其稳定性。     

基于决策者风险偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法

依据决策者的风险偏好,将区间直觉模糊数转化为含参数直觉模糊数,然后基于直觉模糊数投票模型和人们从众心理分析直觉模糊数的犹豫度对其得分的影响,进而定义直觉模糊数新的得分函数,并以此作为区间直觉模糊数的排序指标,提出一种新的区间直觉模糊数模糊决策方法,最后通过例子验证该方法的可行性和有效性.     

系数为直觉梯形模糊数的模糊线性规划

研究直觉梯形模糊数,并引入以直觉梯形模糊数为系数的线性规划问题,利用直觉梯形模糊数的加权期望值对直觉梯形模糊数进行排序,将直觉梯形模糊数与实数对应,把原规划转化成为经典的线性规划问题,进而得到最优解,同时加入4个综合评估系数作为对决策人的主观决策的评价．最后给出数值例子证明该方法的可行性与有效性．     

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

论动态直觉模糊数的灰色关联多属性决策方法

针对直觉模糊数随时间变化的影响,研究了时间权重和属性权重完全未知的直觉模糊数的多属性决策问题,结合灰色关联分析法定义了相对关联系数和相对关联度。首先由logistic曲线模型得到时间权重确定公式,根据每个方案的属性与理想解的距离,构造相对关联系数矩阵,建立多目标规划模型来确定属性的权重,并根据相对关联度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该算法可行,且择优区分度更好。