基于相似度的区间二型模糊多准则群决策方法

针对准则权重信息完全的区间二型模糊多准则群决策问题,给出了相似度测量方法以及基于区间二型模糊数相似度的决策方法。该方法首先通过区间二型模糊数的集结算子计算出方案的综合准则值,根据期望值对综合准则值进行比较后确定出正、负理想方案,然后计算各方案分别和正、负理想方案之间的相似度,进一步求出贴近度系数后从而得到方案的排序。最后,算例分析表明了该方法的有效性和可行性。     

基于Vague集的TOPSIS方法及其应用

逼近理想解的排序方法(TOPSIS)是求解多属性决策问题的一个典型方法,将TOPSIS方法在V ague集下进行了扩展。介绍了V ague集的概念及其相似度量方法,提出了用V ague值表示的语言术语集。根据V ague值的优势函数定义了V ague正、负理想解。根据V ague值的相似度量定义了各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度,并据此排序,供决策者选择最优方案。     

部分权重信息下一种交互式不确定语言多属性决策法

在部分权重信息下的不确定语言环境中,提出一种交互式多属性决策方法。定义了不确定语言变量的相似度、不确定语言方案的期望水平、不确定语言负理想点、不确定语言的方案达成度、不确定语言的方案综合度等概念。基于这些概念,建立了一些决策者与分析者之间不断交互的线性规划模型,然后在此基础上提出了一种实用的交互式选择最佳方案的方法。该交互式过程通过给定和不断地修正方案达成度和综合度来实现人机交互决策,最后给出了应用实例。     

信息不完全确定的多准则语言区间群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间或语言区间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法。该方法将各准则的语言值转换成二元语义,利用WC-OWA和OWA算子进行准则集结和方案集结,通过方案贴近度和决策者给出的准则权系数的不完全确定信息,建立非线性规划模型,利用遗传算法对模型进行求解得到准则的最优权系数,进而得到方案的群体集成值,并将其转化为二元语义,利用二元语义的有序性得到方案的排序。实例计算表明了该方法的可行性和有效性。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

三角模糊数型不确定多指标决策的相似规划模型及其应用

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题:首先,给出了一种新的规范三角模糊数相似度和决策方案相似度的定义,提出了三角模糊数相似度关系理论并得到了一些相关结果;其次,借鉴离差最大化思想提出了一种基于三角模糊数相似度关系确定指标权重的相似规划模型;再次,利用各决策方案与理想决策方案相似度的相对比值大小对各决策方案进行排序和择优,以此给出了三角模糊数型不确定多指标决策的相似度关系算法;最后,通过算例对该算法与离差最大化算法进行对比分析说明了该算法的可行性和有效性。     

不确定多指标决策问题的相对相似关系法研究

针对指标权重未知的不确定多指标决策问题,从描述区间数的相似性程度出发,提出了一种全新的区间数相对相似度和决策方案相对相似度定义,给出了区间数相对相似关系理论并得到了一些相关结果;然后在通过相对相似度对决策指标权重进行度量的基础上,采用备选决策方案在决策方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序,以此给出了不确定多指标决策问题的相对相似关系法.通过算例分析了该算法和离差最大化算法的相异,说明了该算法的适用性和合理性.     

区间型多属性决策的相对熵排序法

针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,给出了一种新的决策方法。利用被评方案与理想方案的相对熵,定义了一种新的与区间理想方案的贴近度,据此给出了各方案的排序结果。该方法无需对区间数进行比较,较好地保存了区间数的信息,并将此法与基于距离的多属性决策方法进行对比,结果表明在其他方法都不能排序的情况下,可以采用区间数相对熵方法排序。     

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.     

基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

在分析已有关于Vague值（集）相似度量方法存在不足的基础上，综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素，提出了一种新的Vague值（集）相似度量方法，并对其性质进行讨论. 通过与现有方法的比较，表明该方法具有很强的相似度区分能力. 最后将所提出的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中，通过最优化方法选取每个准则的最优权重，根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案. 通过实例分析，表明了这种方法的有效性和可行性.     

具有部分指标权重信息的语言多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法。对具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题进行了描述。给出了求解具有部分指标权重信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算每个方案与理想点之间的距离,构建最优化模型,求得未知的指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊评价值比较的可能度,得到所有方案的排序结果。通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

属性值为区间数的决策对象相对相似规划模型

对于属性值是区间数的不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对相似度的基础上给出两种新的供选决策对象Max型与Min型相对相似度定义,提出区间数相对相似度与比较优势关系理论并得到一些优良性质关系和结论;其次借鉴合作博弈中可能度最大化算法构建一种确定属性权重向量的区间数型决策对象相对相似规划模型,通过集结所有决策对象比较的总体相对相似度值便于对方案对象集进行优劣筛选和次序排定,以此得到一种新的区间数多属性决策对象的相对相似规划模型算法;最后通过算例分析说明该算法的可行性和实用性.     

Some Generalized Single Valued Neutrosophic Linguistic Operators and Their Application to Multiple Attribute Group Decision Making

This paper proposes a group decision making method based on entropy of neutrosophic linguistic sets and generalized single valued neutrosophic linguistic operators. This method is applied to solve the multiple attribute group decision making problems under single valued neutrosophic liguistic environment, in which the attribute weights are completely unknown. First, the attribute weights are obtained by using the entropy of neutrosophic linguistic sets. Then three generalized single valued neutrosophic linguistic operators are introduced, including the generalized single valued neutrosophic linguistic weighted averaging(GSVNLWA) operator, the generalized single valued neutrosophic linguistic ordered weighted averaging(GSVNLOWA) operator and the generalized single valued neutrosophic linguistic hybrid averaging(GSVNLHA) operator, and the GSVNLWA and GSVNLHA operators are used to aggregate information. Furthermore, similarity measure based on single valued neutrosophic linguistic numbers is defined and used to sort the alternatives and obtain the best alternative. Finally,an illustrative example is given to demonstrate the feasibility and effectiveness of the developed method.     

一种基于三角模糊数的多属性群决策方法

针对方案的属性评估信息和属性权重是模糊语言形式的多属性群决策问题,先将语言信息转化为三角模糊数;然后利用三角模糊数的性质,构造了集结决策者权威性和意见一致性的组合一致性指标,并在此基础上提出了一种模糊多属性群决策算法。最后,通过企业信用状态评估实例及其组合一致性指标的灵敏度分析证明了整个算法的可行性和有效性。     

Method for multiple attribute decision making based on incomplete linguistic judgment matrix

With respect to the multiple attribute decision making problems with linguistic preference relations on alternatives in the form of incomplete linguistic judgment matrix, a method is proposed to analyze the decision problem. The incomplete linguistic judgment matrix is transformed into incomplete fuzzy judgment matrix and an optimization model is developed on the basis of incomplete fuzzy judgment matrix provided by the decision maker and the decision matrix to determine attribute weights by Lagrange multiplier method. Then the overall values of all alternatives are calculated to rank them. A numerical example is given to illustrate the feasibility and practicality of the proposed method.     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。