基于结构元理论的模糊多属性群决策

 将结构元理论引入到模糊多属性决策中,利用同序标准单调函数类与有界实模糊数同胚的性质,将模糊数的复杂运算转化为同序单调函数的运算,通过单调函数间的序关系描述模糊数之间的序关系,简化传统决策的复杂运算。将模糊结构元理论同经典的ELECTRE方法结合,用来解决模糊多属性群决策问题,克服了以往应用ELECTRE方法遇到模糊数难以排序或直接转化为确定系统的缺点,这种方法以结构元理伦为基础,运算简便,易于理解,对于进一步研究模糊多属性群决策问题有很好的参考作用。给出的实例验证了该方法的有效性和可行性。     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

模糊多准则VIKOR决策的结构元方法

为解决备选方案中属性值及各属性权重均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,采用模糊结构元理论的模糊VIKOR方法.以最接近理想解为基本思想,简化模糊数的复杂运算,引入模糊数的结构元加权特征值和序关系,将三角模糊数决策矩阵转化为实数矩阵.给出模糊VIKOR方法的步骤,通过排序分析得出多属性决策的最优解.运用到运输问题上,不仅对运输问题中的路径选择起到参考,同时也证明了该方法的有效性和可行性.     

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.     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

一种结合主客观偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法．该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性值差距最大的双目标规划模型,得到属性的最优权重向量．并基于IIFWA算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序．最后,通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题进行了研究,定义了区间直觉模糊数的得分函数,进而提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊多属性决策方法,最后通过实例分析说明了该方法有效、可行而且计算简单．     

基于模糊语言评估的多属性决策方法

研究了属性权重确知，属性值以模糊语言形式给出的多属性决策问题，定义了一种模糊语言评估标度并给出其相应的区间数表达方式，利用区间数运算法则对各方案的属性值进行集结。基于区间数之间两两比较的可能度公式，构造可能变矩阵，并利用已有的排序公式求出其相应的排序向量。进而对决策方案进行排序和择优，最后进行了实例分析，数值结果表明：该方法可行且有效。     

模糊多属性群体决策方法

研究了模糊环境下的一类多属性群体决策问题,建立了确定属性权重向量模糊一致性判断矩阵的构造方法,给出了方案在群体排序中处于某一位置的隶属度的定义,并由此集结群体中各决策者的排序结果,进而形成群体的最终排序。讨论了此方法在军事上的一个体应用。     

基于一致性和偏好程度的区间数多属性决策方法

研究区间数互反判断矩阵的一致性及其排序方法,提出了一致性区间数互反判断矩阵的定义及其构造方法,定义了一致性区间数互反判断矩阵的偏好程度矩阵,并证明该矩阵为实模糊互补判断矩阵,最后给出了确定权重的新的简单算法,通过算例说明此方法的可行性与有效性.     

一种基于信息熵的混合型多属性决策方法

针对属性值为精确数型、区间型和模糊型的混合多属性决策问题,提出了一种混合型多属性决策方法。该方法首先采用熵权系数法确定各性能指标的权重,以减少传统权重确定方法产生的主观偏差;然后,利用逼近理想解排序法模型对方案优劣排序;最后,假设某一最优产品所对应装备制造商的生产能力有约束等状况,采购方可根据自身情况选择若干家制造商并对其建立单目标的线性规划模型,确定生产数量在所选制造商之间的分配,以期达到总耗资最低、选择价值最大的目的。实例结果验证了该决策方法的可行性和有效性。     

基于多属性决策的自主等级评估算法

通过多属性决策的理论对自主能力进行评估,实现了混合主动交互的可变自主系统.结合水面无人系统的导航任务,给出了基于多属性决策理论的自主能力确定模型.利用该模型,能够评价当前形势下可行的自主等级,并基于用户偏好做出选择,解决了未知环境下无人系统自主等级合理确定的问题,具有较好的效果.研究结果表明基于多属性决策的自主等级确定...     

对方案有偏好的区间粗糙数多属性决策方法

针对属性权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间粗糙数的多属性决策问题,首先引入区间粗糙数的一些运算法则,然后给出了基于投影思想的目标规划模型来确定属性权重,基于区间粗糙数集成算子对区间粗糙信息进行集结,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序择优.最后,实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

群决策中基于不同偏好信息的相对熵集成方法

研究了基于不同形式偏好信息的群决策问题.在群决策中专家根据个人的偏好,常常对决策方案集给出4种不同形式的偏好信息,包括直接反映决策方案优劣次序的序关系值和效用值,以及2个决策方案成对比较互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵.首先给出了序关系值、互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵3种偏好信息均转化为效用值形式的计算公式, 然后从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵最优化的集成模型,给出了模型的解.最后进行了2个实例分析,结果表明所提出集成方法是有效的.     

基于多属性分块决策的 5G 切换算法

为了解决5G异构网络在切换过程中单一处理切换参数的片面性问题,提出了一种适用于5G的新的切换算法,该算法基于多属性分块决策（modular multi-attribute decision making,M-MADM）理论,把切换参数分为2个模块,采用TOPSIS与层析分析相结合的方法选择最优网络QoS（network QoS,NQ）模块,其次利用模糊逻辑得到用户偏好（user preference,UP）模块,再对最终满意度（degree of satisfaction,DS）模块作一次模糊处理,选择最优结果执行切换。仿真结果表明,M-MADM算法与传统算法相比,可减少时延,降低切换失败率,并能快速准确地切换至最优网络,提高用户满意度。