基于α-截集的模糊数排序方法研究

提出了一种基于α-截集的模糊数排序方法.这种方法的思想是:模糊数在α-截集下的区间数中点与其相应权重之积越大越好,通过积分来表示模糊数的排序指标.若存在2个模糊数相等的情形,通过它们的离散度来给出它们的排序.提出了基于α-截集的三角模糊数互反判断矩阵的目标规划法.结合本文所给出的模糊数排序方法,得到各方案的最终排序,从而说明其有效性和实用性.     

模糊数的排序方法

针对不确定型的多属性决策问题，提出了关于区间数和模糊数序关系的赋值概念，给出了一种关于区间数和模糊数的赋值序关系方法，它具有良好的传递性和良好的直观性、实用性，并具有广泛的应用前景。     

一种考虑多个指标的模糊数排序方法

将Chen的效用指标和模糊数的期望、方差结合起来,综合各自的优点,提出一种多指标模糊数排序方法．数值计算表明该方法在一定程度上克服了某些常用排序方法存在的缺点,具有较高的分辨率及较好的合理性。     

正规三角模糊数的一种排序方法

为简化正规三角模糊数的比较.通过分析Tanaka提出的模糊数比较的满意度函数,得到了2个正规三角模糊数比较的简便公式;指出了刘新旺提出的模糊数比较公式的局限性.给出了比较正规三角模糊数大小关系的满意度函数.该公式能够比较正规三角模糊数的大小,而且能够使计算简化.最后,通过数值例子说明了该方法的简洁性与有效性.     

属性值为三角模糊数的多属性决策研究

针对一类模糊多属性决策问题,当属性权重为已知实数且属性值为三角模糊数时,本文提出了一种基于优先关系的决策方案,该方法通过直接应用三角模糊数的排序方法,对决策的方案来进行排序,从而使得运算过程更加简便。最后用例子说明该决策方法的可行性和有效性。     

三角模糊数排序方法的研究

有关三角模糊数排序的研究近年来受到了人们的广泛关注,其理论方法的研究以及实际工程的应用已经获得了一些成果．文章介绍了三角模糊数的定义和运算规则,以及三角模糊数的均值和方差,简要的评述了各种三角模糊数的排序方法．     

三角模糊数的可能度排序方法与应用

给出了新的三角模糊数相互比较的可能度公式,并与已有结果[1]中的三角模糊数可能度定义进行比较分析,给出了一种基于三角模糊数可能度概念的多属性决策方法,并通过实例说明了该方法的可行性与有效性.     

排序决策的直觉模糊数方法

为了更细腻地描述作为比较评价的语言信息,用一个直觉模糊数表示两两对象的比较评价,将直觉模糊数表示为由上理想模糊数和下理想模糊数的二元模糊数组,定义了关于直觉模糊数的一种运算并且给出了基于结构元表示的排序比较方法;在排序决策过程中,通过对相对属性判断值的规范化处理完成对一组对象的排序,实现了优选的目的.结果表明:通过下、上理想模糊数将结构元理论应用到直觉模糊数上,简化了计算,同时直觉模糊数在表达信息上考虑人的犹豫度,使得在表达语言信息上较模糊数更贴近现实,排序结果自然更精确.     

一种新的模糊数排序方法及其应用研究

文章提出了一种新的模糊数距离公式.在TOPSIS方法的基础上,给出正、负理想轴的概念和模糊数排序的一种新方法,该方法的思想是:模糊数的隶属函数离负理想轴越远越好,离正理想轴越近越好,并通过面积来表示这种远离或接近程度,同时考虑到了模糊数本身的影响;通过其在不确定多属性决策中的应用,来说明新排序方法的有效性和实用性.     

对一个三角模糊数距离测度公式的改进

针对利用三角模糊数距离公式对模糊数排序中存在运算量大的问题,对已有的三角模糊数排序公式加以改进,有效地减小了计算量;并针对属性值为模糊数的多属性决策问题进行算例分析.     

一种排序模糊数的新方法

在分析讨论模糊数排序方法的基础上,提出一种新的模糊数排序方法:首先建立一个理想边界,然后求出每个模糊数到左右边界的左右相离值,并结合质心指标,综合形成基于左右相离值的模糊数排序方法.     

一种基于综合优势度指标排序模糊数的新方法

给出模糊数散度指标及几何优势度的定义,再综合相对离散优势度及几何优势度,提出一种基于综合优势度指标排序模糊数的新方法并用算例对其进行检验．新方法既考虑模糊数的散度指标,又考虑模糊数的质心指标,在一定程度上克服了只考虑单一指标排序模糊数时出现的一些缺陷,所得的排序结果与一般决策者的偏好相一致．     

基于逼近理想点排序模糊数的方法

利用左右优势度及贴近度等概念定义正负理想点,并通过α截集的方法把模糊数变成区间数,再利用期望值把它映射到数轴上,然后求出期望均值到左右理想点的距离,最后利用其距离形成一个类似贴近度的综合排序指标,用此来对模糊数排序.实例说明该方法计算简单,能够克服现存的一些排序方法的缺陷,且便于运用在实际问题中.     

信息系统外包决策的一种模糊决策方法

针对信息系统外包项目优选问题,从用户公司自身角度出发,分析并归纳了影响外包决策的因素,主要考虑的因素有管理、战略、技术、经济和质量等5个方面·基于考虑这些因素的基础上,给出了一种应用于信息系统外包决策的模糊多属性决策方法,这对于用户进行信息系统外包提供了决策依据·最后给出了一个算例·     

基于综合扩展优势度排序L-R型模糊数的方法

根据决策者的偏好及L-R型模糊数的左、右扩展优势度定义该类型模糊数综合扩展优势度,再依据综合扩展优势度,计算每个模糊数相对于其它模糊数综合优势度的几何平均值,以确定模糊数的排序向量,提出一种基于综合扩展优势度排序L-R型模糊数的方法,并用算例进行检验．算例验证表明,该方法在一定程度上克服了现有模糊数排序方法存在的缺陷．     

关于模糊数的顺序

关于模糊数的比较，有许多不同的方法，由于一般的模糊数可用三角模糊糊数和梯形模糊数来近似，故对三角模糊数和梯形模糊数的研究是非常有意义的，讨论了一般的三角模糊数的比较，得到了一些结果，这些结果可以直接应用到模糊线性规划的研究中。     

约束条件中含有三角模糊数的线性规划求解方法

采用一种新的模糊数排序方法,将约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划,进而求得原模糊线性规划的最优解.实际应用实例显示,该求解方法是有效可行的,可以为解决模糊线性规划问题提供一种新的途径.