基于FOWA算子的三角模糊数互补判断矩阵排序法

研究了决策信息以三角模糊互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子，利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结，基于三角模糊数期望值求得三角模糊数互补判断矩阵的排序向量，进而对决策方案进行排序。最后进行了算例分析。     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

三角模糊数互补判断矩阵排序方法研究

研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题．提出了三角模糊数一致性互补判断矩阵等概念，建立了一个线性目标规划模型．通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序．最后给出了一个算例．     

基于三角模糊数犹豫直觉模糊集的多属性智能决策

通过剖析现实生活中数据对象复杂性以及决策人思考的犹豫模糊性,提出了基于三角模糊数的犹豫直觉模糊集决策方法。首先,给出了三角模糊数犹豫直觉模糊集的定义,构建并证明了三角犹豫直觉模糊元及模糊数的基本运算法则和集成算子。其次,通过对三角犹豫直觉模糊元的得分函数和精确函数的定义,实现了三角犹豫直觉模糊数下的对象间的取值比较,针对三角犹豫直觉模糊数下多属性决策分析中的不确定性权重求解难题,提出了一种基于得分函数和最大熵理论的最优权重求解模型,并构建遗传算法模型实施最优化求解。最后,给出了三角犹豫直觉模糊数下的多属性智能决策算法,并以算例证明了所提方法的可行性和有效性。     

三角模糊数互初判断矩阵排序的一种实用方法

给出关于三角模糊数的运算规则和可能度的概念，并在此基础上针对带有三角模糊数的互补判断矩阵，给出一种简便实用的排序方法，最后给出一个算例。     

一种改进的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

在传统的三角模糊数互补判断矩阵排序方法的基础上,结合三角模糊数均值的概念,提出了一种改进的排序方法。该方法通过三角模糊数互补判断矩阵以及相应的概率分布矩阵,计算得到模糊均值矩阵,从而将三角模糊数互补判断矩阵的排序问题转换为模糊均值矩阵的排序问题,然后对模糊均值矩阵利用权的最小平方法计算排序向量。通过计算三角模糊数均值,有效地减少了判断过程中的不确定性。给出了该方法的具体应用步骤,仿真算例表明该方法易于实现,具有很好的可操作性。     

一种基于三角模糊数多指标信息的聚类方法

针对一类特征指标值及指标权重均为三角模糊数的多指标信息聚类问题,提出了一种新的最大树聚类分析方法。首先对三角模糊数多指标信息聚类问题进行了描述;然后依据传统的基于数值信息的最大树模糊聚类分析方法的基本思路,给出了解决三角模糊数多指标信息聚类问题的计算步骤。最后,通过算例说明了本文给出的聚类方法。     

一种三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

互补判断矩阵是决策者给出两两方案比较的一种偏好信息形式 ,有关此方面决策问题的研究近年来引起了重视。针对一类带有三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题 ,提出了一种新的排序方法。首先给出了关于三角模糊数互补判断矩阵的概念和三角模糊数的运算规则 ,然后在此基础上 ,通过计算三角模糊数期望值的方法来得到每个方案的排序值 ,从而进行方案的排序。该方法具有简单、实用的特点。最后通过一个算例说明了提出的排序方法。     

一类基于Hausdauff距离的模糊型多属性决策方法

研究了已知属性的部分权重信息且属性值以三角模糊数形式给出的不确定型多属性决策问题.给出了三角模糊数的Hausdauff距离的简明计算公式.利用Hausdauff距离来度量三角模糊属性值之间的差异程度,建立了一个线性规划模型来确定属性的权重,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法.最后通过应用示例说明了该方法的实用性和有效性.     

三角模糊数型不确定多指标决策的相似规划模型及其应用

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题:首先,给出了一种新的规范三角模糊数相似度和决策方案相似度的定义,提出了三角模糊数相似度关系理论并得到了一些相关结果;其次,借鉴离差最大化思想提出了一种基于三角模糊数相似度关系确定指标权重的相似规划模型;再次,利用各决策方案与理想决策方案相似度的相对比值大小对各决策方案进行排序和择优,以此给出了三角模糊数型不确定多指标决策的相似度关系算法;最后,通过算例对该算法与离差最大化算法进行对比分析说明了该算法的可行性和有效性。