q-阶正交区间模糊Einstein集成算子及其应用

基于q-阶正交区间模糊变量和Einstein集成算子的定义,提出了q-阶正交区间模糊Einstein集成算子的具体表达形式,并给出了q-阶正交区间模糊Einstein集成算子的运算规则、期望函数、精确函数以及比较大小的原则.介绍了几种q-阶正交区间模糊Einstein集成算子,如q-阶正交区间模糊Einstein加权算...     

区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.     

基于期望值的区间直觉模糊多属性决策方法及其应用

研究属性权重信息完全未知和部分已知,且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数的多属性决策问题.基于偏差极小化的思想,利用区间直觉模糊得分函数构造优化模型,计算属性权重,然后利用区间直觉模糊数加权平均算子对区间直觉模糊信息进行集结,根据得分函数和精确函数对方案进行排序.最后,通过一个实例说明了该方法的合理性与有效性.     

基于区间直觉模糊集的煤矿应急救援评价模型

为进一步提高煤矿应急救援能力评价的可靠性,寻找更为完善的评价方法,建立了基于区间直觉模糊集理论的煤矿应急救援能力评价模型,采用区间直觉模糊熵确定各指标因素权重,根据不同指标的评价信息利用集成算子进行合成,得到每个决策方案对应的区间直觉模糊数,将其带入含有转化参数的区间直觉模糊数的得分函数进行评价。最后利用该评价模型对同煤集团所属煤矿进行了实例分析。     

基于PAO算子的直觉模糊多准则决策算法

定义了直觉模糊数及其比较规则,提出了直觉模糊数间的PAO算子.针对准则间具有偏好关系且准则权重未知并变化,准则值为直觉模糊数的模糊多准则决策问题,提出了利用PAO算子进行集结的决策方法.该方法通过计算各方案在不同准则下的相对满意指数和相对精度,利用PAO算子获得每个方案的具体准则权重并生成计分函数和精确函数.通过计分函数的比较,得出方案集的排序结果.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

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.     

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.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

基于信息集成算子的舰船舱室设计方案评估

针对舰船舱室设计的复杂性和多样性,提出了一种基于信息集成算子的多属性决策评估方法,以提高舰船舱室设计决策的科学性和实用性.首先建立反映舰船总体设计要求,同时兼顾舰员实际需求的评估指标体系和多属性决策矩阵;其次基于模糊数直觉模糊数的求解运算方法,对设计方案的单个属性和属性集进行模糊测度,采用Choquet积分对专家意见和评价属性进行综合集成,获得反映多属性群决策本质的信息集成算子;最后应用评价函数法构建舰船舱室设计方案的综合评估模型.通过实例分析和算法对比得出,基于信息集成算子的舰船舱室设计方案评估方法准确、可靠,能够更为有效地判断多个设计方案的优劣,为烦琐的舰船舱室设计方案决策提供一种新的有益参考.     

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。