基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法

针对评价信息为区间语言变量的多属性群决策问题,提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法,该方法能够有效考虑决策者在决策过程中产生的一种风险规避,及其在后悔与欣喜之间存在的心理差异变化。首先,介绍关于区间二元语义信息的一些基本概念,并给出了区间二元语义均值与方差的定义;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重部分未知的多属性群决策问题,利用区间二元语义的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,并提出了一种基于后悔理论的区间二元语义多属性群决策方法;最后将提出的方法应用至企业设计方案的选择中,结果与比较分析表明该方法具有一定可行性和有效性。     

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。     

区间值模糊数的模糊多属性决策方法

为了从不同维度综合刻画事物的模糊性,用三角结构元线性表示了区间值模糊数,定义了区间值模糊数的运算及排序;通过对称变换实现了成本型指标的效益型转化,通过平移与压缩实现了属性的归一化,确定了标准评判矩阵.结果表明,区间值模糊数的模糊多属性决策,综合考虑了多个专家意见的融合以及概念的模糊性.研究结论拓展了模糊多属性决策研究的思路,使之更贴近实际.     

一种基于区间灰色梯形模糊数的多属性群决策方法

针对属性权重未知,属性值为区间灰色梯形模糊数的多属性群决策问题,提出了一种改进的灰色关联决策方法.首先,定义了区间灰色梯形模糊数的概念并建立了区间灰色梯形模糊数的相关运算规则以及区间灰色梯形模糊数之间的距离;然后,采用算术加权平均算法将个体信息集结群信息,基于信息熵建立了指标权重的求解模型,并采用灰色关联方法对方案进行排序;最后,通过实例说明了本方法的有效性.     

一种基于二元语义的多指标群决策方法

针对具有语言形式评价信息的多指标群决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群决策分析方法·该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念来描述语言评价信息并进行处理和集结运算·首先描述了具有语言评价信息的多指标群决策问题,然后在介绍有关二元语义的定义及其相关性质的基础上,给出了基于二元语义的几种集结算子,并且进一步给出了解决该群决策问题的具体步骤,最后给出了一个算例·     

基于二元语义投影算子的语言群决策方法

目的 研究属性权重和属性值均以语言信息给出的群决策问题.方法 给出了二元语义的运算法则和二元语义矢量投影算子,并分析其性质.依据投影法的思想,通过计算各方案点在正理想点上的语义投影,最终对方案排序优选.结果 提出了一种基于二元语义的多属性语言群决策方法.结论 算例验证了所提算法的可行性和实用性,为解决语言群决策问题提供了一个有用的工具.     

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.     

基于二元语义的非常规突发事件群决策方法

采用多粒度二元语义对非常规突发事件进行应急管理决策.首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式来表示;然后从多个语言变量集中选择一个基本语言集并将多粒度语言信息一致化,再通过集结算子对专家信息进行集结,得到非常规突发事件群体综合评价结果;最后,给出算例说明了该方法的有效性.     

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.     

基于联系数的区间型多属性决策方法研究

对属性权重和属性值均以a bi型联系数形式给出的区间型多属性决策问题进行了研究。给出了a bi型联系数的一种定义,介绍了其运算法则,并利用a bi型联系数加权平均算子(WAA算子),提出了一种基于a bi型联系数的区间型多属性决策方法。实例计算结果表明该方法可行且有效。     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间模糊相似测度的多属性群决策方法

针对区间orthopair模糊环境下的群决策问题,提出一种基于区间orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法.定义一种新的区间orthopair模糊相似测度,讨论其优良性质,并基于新的区间orthopair模糊相似测度构建优化模型,确定群决策中最优专家权重和最优属性权重,进而提出一种基于新的区间orthopair...     

属性权重信息不完全的区间数多属性决策方法

针对属性权重信息不完全且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的决策分析方法.首先对属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题进行了描述;然后依据传统的,TOPSIS方法的基本思路,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解二次规划模型,得到每个方案与正理想点、负理想点的差异值,进而计算出每个方案与理想点的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果. 最后通过给出一个算例说明了该方法.     

基于区间粗糙数加权期望多属性决策方法

本文补充了区间粗糙数的一些运算法则及集成算子。首次给出了区间粗糙数加权期望值的定义,研究了该定义所具有的一些良好性质。随后给出基于区间粗糙数加权期望值的多属性决策方法,针对属性值为区间粗糙数的多属性决策问题,在已知权重信息的基础上按区间粗糙数集成算子进行集结,计算出各方案的加权期望效用值,并进行排序择优。最后,把决策方法应用到实际问题中,说明该方法的可行性和有效性。     

一种区间型不确定多属性决策的统计方法

讨论了属性值为区间值的一类不确定性多属性决策问题．将属性值转化为决策者的满意值后，结合决策者的满意值和属性自身的权重，指出现行简单加权平均以及有序加权平均方法存在的缺陷，提出了一种新的基于随机变量和统计特征的新方法．通过实例证明了该方法的有效性．     

基于集对分析的区间直觉模糊多属性决策方法

本文研究了属性权重为实数且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题. 首先, 基于直觉模糊集思想与集对分析思想兼容性的考虑, 将区间直觉模糊决策矩阵转化为联系度矩阵. 然后算出各方案的综合联系度, 通过一个排序公式得到区间数形式方案排序, 再结合区间数排序方法最终实现方案排序. 最后, 给出一个算例, 说明了该方法的有效性和实用性.     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.