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。     

带有方案偏好关系的区间型多属性决策方法

给出属性值为区间数、属性权重完全未知但已知方案偏好关系的多属性决策问题的决策方法。该方法首先通过求解一个二次规划模型来确定属性的权重,然后基于简单加权法则来计算方案的模糊综合评价值,再根据区间数的排序方法来对方案进行排序,从而得到最优方案。     

基于方案满意度的区间型多属性决策方法及应用

研究了属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题.针对此类区间型多属性决策问题,定义了方案的综合属性正理想值、综合属性负理想值和带风险度的综合属性值;依据决策者对风险的态度,给出了方案满意度函数;提出了基于方案满意度的单目标优化模型;最后应用该模型解决了投资方案的选择问题.     

构建区间数排序准则下的多属性群决策理论与实践

针对多属性群决策问题,构造区间数表达属性值并用区间数熵值法确定属性权重;建立区间数排序模型,利用各方案中加权的属性优劣个数进行比对决策.基于此,提出一种区间数排序准则下的多属性群决策方法.最后通过实例对决策过程做了详细说明,结果表明该决策理论指导实践科学有效.     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.     

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.     

信息不完全确定的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息不完全确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,建立一个基于加权精确度函数的多目标线性规划模型来获取属性权重信息,然后求得每个方案的加权精确度函数,进而根据方案加权精确度函数对方案进行排序,最后通过算例分析说明该方法是有效和实用的.     

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.     

具有区间数决策信息的人员评价的新方法

本文研究了人员评价的多属性决策问题。在模糊的决策领域,由于决策问题的复杂性和不确定性,决策方案在诸属性上的评价值为区间数。Brvson和Mobolurin提出了计算区间数属性权重值和方案的区间数综合评价值的线性规划方法,但是,在进行方案的比较时,方案的区间数综合评价值被转换为单点值。然而,在计算各方案的区间数综合评价值时采用了不同的属性权重值,因而各决策方案是不可比的：为了克服Bwson和Mobolurin的方法的局限性,本文提出了一个新的方法将区间数决策矩阵转化为单点值决策矩阵,并由此来建立一个线性规划模型来求解属性的权重值,进而计算方案的综合评价值以进行方案的排序。案例结果表明提出的方法简便可行。本文提出的方法具有创新性和广泛的应用前景。     

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.     

基于变精度粗糙集的一种新的区间数排序方法

针对模糊环境下的多属性决策中属性权重信息未知且属性值是区间数的情况,利用粗糙集理论将区间数排序问题转化为实数域上的排序问题,得到基于变精度粗糙集的一种新的区间数排序方法.     

基于区间数决策矩阵的专家群体判断一致性

针对群决策中基于区间数决策矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,提出了一种分析方法.首先,给出了有关区间数的定义及其决策矩阵规范化方法;然后,通过定义有关两个区间数的距离和一致性判定函数,给出了专家群体判断各个元素、各个方案、各个指标的一致性分析方法,同时,也给出了基于区间数决策矩阵的专家群体判断一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性.     

高校科研绩效的区间数综合评判方法

建立了高校科研成果绩效评价的指标体系,在基于可信度的区间数排序方法的基础上,提出了一种基于粗糙集理论的区间数综合评判方法,克服了权重确定的主观性,使评判结果更加科学、客观.     

声控灯与节能灯优化配置的粗糙集评价方法

基于可信度的区间数排序方法的基础上,为获取更合理的属性权重,将属性重要性与条件信息熵结合起来,给出了一种基于粗糙集理论的属性权重确定方法,构建了声控灯与节能灯优化配置的指标体系,建立了基于粗糙集理论的区间型综合评价模型。     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。     

区间数排序的粗糙集方法

针对模糊多属性决策中属性值为区间数情况下区间数排序问题,应用粗糙集理论和模糊集理论得到了一种区间数的排序方法:区间数上近似集排序法;区间数下近似集排序法;区间数上(下)近似集折中排序方法.给出了区间数的粗糙集表示,区间数的粗糙集排序方法及其良好性质.详细论证了其与经典的区间数排序的可能度方法相比的诸多优势.同时给出了具体实例并进行了这种方法的应用与验证,以便能更好地理解这种粗糙集排序方法.     

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。     

一类多准则决策问题的区间线性规划交互式算法

对于决策方案中的决策指标值为区间数的多准则决策问题提出了一种区间线、性规划交互式算法．     

一种区间直觉模糊信息集成的新方法

研究了属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题．首先提出了一种将区间直觉模糊数转化为区间数的公式;然后,基于可能度法给出了一种新的客观赋权方法。并给出一种基于可能度的方案的排序方法;最后。通过实例证明了该方法的有效性和实用性．     

基于模糊粗糙集理论的模具数控切削参数优化

在分析模具数控切削加工特点的基础上,提出了切削参数的优化模型．根据实际加工中积累的数据,构造了切削参数与其影响因素的决策表,并对决策表中的属性值进行分析和处理,将语义型属性值转化为离散值,区间属性值转化为模糊区间数．提出了基于模糊相似关系的粗糙集理论规则学习算法,并将其用于优化变量约束范围的规则提取,给出了在一定表面粗糙度范围内切削参数的约束范围．最后,应用遗传算法求解切削参数的最优值．