基于不确定语言环境的绩效考评模型

研究了属性权重不完全、属性值以不确定语言变量形式给出的不确定语言绩效考评问题,引入了不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念.首先用不确定语言加权平均(ULWA)算子集成得到群不确定语言决策矩阵,然后针对属性权重不完全的情形,给出了一个求解权重的逼近于相对理想点法;然后利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优;最后进行实例分析.     

基于概率不确定语言术语集和VIKOR法的多属性决策研究

将概率语言术语集概念中的语言术语推广到不确定语言变量,提出了概率不确定语言术语集的概念及其运算法则与基本性质,并在定义其得分值函数和精确函数的基础上,给出了任意两个概率不确定语言术语集之间的大小比较规则;然后,在运用概率不确定语言术语集刻画属性特征的背景下,利用多准则妥协解排序法,构建了多属性决策模型。最后,通过决策案例的计算,验证了该思想以及方法的可行性、有效性以及优越性。     

基于Archimedean三角模的广义直觉模糊不确定语言变量集成方法

考虑到在具体的博弈、利益团体投票或决策过程中, 直觉模糊不确定语言变量的表示往往受到决策者历史知识、感性判断等因素的限制, 本文借助于模糊逻辑非门算子, 对直觉模糊不确定语言变量进行推广, 提出了广义直觉模糊不确定语言变量的概念。利用Archimedean三角模和Archimedean三角余模, 建立了基于Archimedean三角模的广义直觉模糊不确定语言变量的集成方法。     

不确定风险模型的不确定生存率

基于不确定理论的极值定理中最大值的不确定分布,以及风险模型中最大损失的定义及其独立增量性质,定义并证明了不确定风险模型的不确定生存函数,并给出2个基本性质.利用不确定生存函数和不确定更新过程的分布函数的定义,证明了保费和索赔均带折现率的不确定离散风险模型的不确定生存函数.     

基于不确定语言信息的群决策方法及其应用

对于属性权重和属性值均以不确定语言信息形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于ULWM算子和ULHA算子的多属性群决策方法。首先定义了ULWM算子,并且讨论了该算子的一些性质。通过ULWM算子集结决策方案的综合属性评估值,ULHA算子集结决策方案的群体综合属性评估值。然后利用可能度公式对于所有决策方案综合评估值进行比较得到可能度矩阵,最后对模糊互补判断矩阵排序得到所有决策方案的排序信息。实例表明了该方法的有效性。     

基于语言信息的档案网站绩效评估模型研究

研究基于语言信息的档案网站绩效评估问题.首先引入语言变量的运算法则,给出语言变量间距离的概念.针对属性权重完全未知的情形,利用待评档案网站的综合属性值之间的相离度和属性权系数的随机性,给出一种语言变量多属性决策方法.该方法利用优化方法建立数学模型,以待评档案网站的综合属性值之间的相离度和权系数信息熵最大化为优化目标,用拉格朗日乘子法给出模型的最优解,得到属性的权系数.该方法能够结合决策者的主观意志和客观事实,精确确定各属性的权系数.然后利用语言加权算术平均（LWAA）算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对档案网站进行排序和择优.最后进行实例分析.     

不确定选址模型最优解的性质

最近,高原基于不确定理论引入了第一网络满意度的概念,并基此提出了不确定选址模型.该模型的解与参数有密切的关系.本文研究了该模型的解随参数变化的情况,得到下述结论:存在一个递增数列α0=0,α1,α2,…,αk,1使得对每个j∈{0,1,2,…,k},当αj≤α≤αj+1时,该模型在相同的顶点取得最优解.     

不确定旅行商问题的期望-方差模型

旅行商问题(TSP)是组合优化领域中的一个典型的NP难问题.在现实生活中,许多因素往往是不确定的.为此,本文主要讨论了不确定环境下的旅行商问题.基于花费的费用具有不确定分布,从旅行者的利益出发建立了带有方差约束的花费期望最小化模型.最后,通过数值例子验证了该模型的有效性.     

毕达哥拉斯不确定语言Maclaurin对称集成算子及其在多属性决策中的应用

毕达哥拉斯不确定语言变量是直觉不确定语言变量的拓展和一般化.针对毕达哥拉斯不确定语言变量的集成问题,首先结合语言刻度函数,提出新的毕达哥拉斯不确定语言变量运算法则和排序方法,克服已有运算存在的缺少封闭性和灵活性的不足.进而,提出了捕获多元关联关系的毕达哥拉斯不确定语言Maclaurin对称集成算子(PULMSM)及其加权形式(PULWMSM),并探讨其优良性质和特例.最后,提出一种基于PULWMSM的毕达哥拉斯不确定语言多属性决策方法,并通过实例来分析其合理性和有效性.     

基于二元语义的不确定性多属性决策的4种集成算子

由于二元语义的排序方法不能处理结果之间相互包含的情况,因此在不确定性语言环境下,文章给出了区间二元语义[20,21]的新的排序方法,并给出了不确定性二元组的4种集成算子,即不确定性语言二元组几何平均算子、不确定性语言二元组加权几何算子、不确定性语言二元组有序加权几何平均算子及不确定性语言二元组混合集成算子,4种集成算子解决了对集成结果只有细微差别时难以评价优劣的问题,并研究了算子的基本性质,通过应用实例对其实用性及优越性给出证明。     

基于相对熵的多粒度不确定语言型群决策方法

针对决策者属性权重信息不完全条件下的多粒度不确定语言型多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度语言信息进行一致化处理,然后通过建立使得备选方案对正理想解相对熵最小、负理想解相对熵最大的最优化模型确定决策者的属性权重,最后使用不确定二元语义变量的有序加权平均算子获得决策群组的评价结果,并通过计算备选方案优于其他方案的可能度,给出备选方案的排序.算例说明了所提方法的可行性和有效性.     

改进的加权调和平均算子及其在多属性决策中应用

在加权调和平均（WHA）算子的基础上,提出了信息数据集结的有序加权调和平均（OWHA）算子和组合加权调和平均（CWHA）算子,探讨了它们的一些性质关系,给出了OWHA算子和CWHA算子应用于多属性决策的方法,最后通过实例分析表明该决策方法是有效和可行的.     

改进二维云模型的信息工程监理风险评估

针对传统信息工程监理风险评估具有随机性与模糊性,提出改进二维云模型的风险评估模型。通过三角模糊层次分析理论确定各风险因素权重,以可能性和严重度为基础变量,构建基于二维云模型的风险云图,在加权有序几何平均算子(order weighted geometric averaging operator, OWGA)的基础上引入情境参数,根据决策者的风险偏好优化各准则层风险云与云标尺的贴近度排序。经过实例仿真,表明所提模型可以在融合专家智慧的同时,避免定性云转换为定量值的损失,将风险以蕴含随机性和模糊性的形式可视化,经改进贴近度确定风险等级,验证了其有效性及优越性。     

绿色供应链整体绩效评价模型的构建

环境恶化和资源日益匮乏使制造业承担的环保压力越来越大,如何降低在产品生命周期中自己应承担的责任成为企业关注的问题.实施绿色供应链策略是有效的解决途径,文章在提出绿色供应链概念的基础上,建立了绿色供应链整体绩效的评价体系及模型.     

基于不确定IOWGA算子的多属性决策方法

将导出有序加权平均(IOWGA)算子推广到不确定的环境下,即所给出的数据信息为区间数。提出了一种不确定导出有序加权几何平均(UIOWGA)算子。利用区间数比较的可能度公式,提出了一种决策信息的集结方法,最后的实例说明该方法的有效性和合理性。     

一种不确定型OWA算子及其在群决策中的应用

把Yager提出的有序加权平均（OWA）算子推广到所给定的数据信息为区间数形式的不确定环境之中，基于区间数据两两比较的可能度公式和模糊互补判断矩阵的排序公式，提出了一种不确定型OWA算子，人出了其在应用过程中的具体步骤，并提出了一种相应的集结群决策信息的方法，最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。