基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性群决策问题, 提出了一种基于信息熵的决策方法. 为保证决策的完善性, 首先从区间直觉模糊数的几何意义出发, 提出了一种相对合理的比较方法, 同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法, 并详细论证了方法的相关性质. 该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式, 而且最大程度的降低了信息损失. 接着, 提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法, 最后, 将该方法应用在ERP选优的群决策问题中, 用一个实例验证了方法的有效性.     

对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知或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直觉模糊数多属性决策问题,基于偏差极小化的思想,给出了相应的决策分析方法。首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后分别对权重信息未知或权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策方法进行了研究,给出了基于最小偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,基于区间直觉模糊数加权平均(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,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题, 提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法. 首先, 定义新的转换函数, 可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数; 然后, 基于支持度确定未知属性权重, 并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上, 建立了一种新的专家权重确定模型; 在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后, 利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵, 从而得出方案集的排序. 最后, 应用在ERP选优问题中, 验证了方法的有效性.     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

基于一类新的直觉模糊熵的多属性决策方法研究

针对现有的直觉模糊熵只考虑了隶属度与非隶属度的偏差,而未考虑直觉模糊集自身包含的犹豫度信息的缺憾,本文提出了一类新的直觉模糊熵,它可以充分表达决策者的犹豫度信息.在此基础上,针对属性权重完全未知和属性权重信息部分已知的直觉模糊多属性决策问题,分别通过熵权法和利用最小化直觉模糊熵建立的最优化模型求解属性权重,给出了直觉模糊多属性决策的折中比值法.最后,通过应用实例说明了所提出方法的有效性和可行性.     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。     

不确定型多属性决策的权系数确定及其应用

研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,提出了一种基于区间数相离度的不确定型多属性决策权系数确定方法——标准差和平均差极大化方法,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。     

风险型动态混合多属性决策的灰矩阵关联度法

针对一类指标权重信息未知,指标值为精确数、区间数和语言类模糊数相结合的风险型动态混合多属性决策问题,提出了一种基于灰色矩阵关联度的风险型动态混合多属性决策方法,并通过具体的决策实例,论证了该方法的合理性和可行性,从而为解决风险型动态混合多属性决策问题提供了一种新的途径。     

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。     

基于新直觉模糊距离的随机决策方法

针对指标权重未知,方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出了一种基于前景理论和新的直觉模糊距离的随机决策方法. 首先提出一种新的直觉模糊相似度公式,在此基础上构建了一种以直觉模糊数形式表征的直觉模糊距离公式以减少在运算中信息的丢失,运用直觉模糊熵方法确定指标权重,通过前景理论对方案进行对比和排序.最后,算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

Entropy-based procedures for intuitionistic fuzzy multiple attribute decision making

The class of multiple attribute decision making (MADM) problems is studied, where the attribute values are intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is completely unknown. A score function is first used to calculate the score of each attribute value and a score matrix is constructed, and then it is transformed into a normalized score matrix. Based on the normalized score matrix, an entropy-based procedure is proposed to derive attribute weights. Furthermore, the additive weighted averaging operator is utilized to fuse all the normalized scores into the overall scores of alternatives, by which the ranking of all the given alternatives is obtained. This paper is concluded by extending the above results to interval-valued intuitionistic fuzzy set theory, and an illustrative example is also provided.     

基于直觉模糊熵和VIKOR的装备器材供应商选优决策

针对装备征用动员中器材需求不确定性大、响应时效性和质量要求高等特点,构建基于军事供应链的装备器材供应商选优评价准则体系,为解决不同准则带来的多种异质评价信息及准则权重、决策者权重均未知的多准则群决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和扩展多准则妥协解(VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR)框架的决策方法。首先,采用包含隶属度与非隶属度偏差及犹豫度信息的直觉模糊熵,基于熵权法和权重协调系数确定综合准则权重;其次,综合考虑决策矩阵直觉模糊熵和距离测度,建立一种新的决策者权重方法;然后,采用直觉模糊加权平均算子得到决策者和决策群体综合评价矩阵;最后,将VIKOR方法扩展到直觉模糊语言环境,对备选供应商进行折衷排序和选优。     

基于改进模糊熵的区间直觉模糊多属性决策

充分考虑区间直觉模糊决策问题的直觉性和模糊性因素,提出改进的融合隶属度、非隶属度和犹豫度的区间直觉模糊熵计算公式,运用改进的模糊熵公式计算决策属性指标的权重值,提高决策指标权重的客观性。首先,在以上改进熵公式基础上,运用区间直觉模糊混合几何算子和新的得分函数计算各决策方案的综合指标值,以保证决策信息的全面性;然后,再利用新的得分函数对方案进行排序得到最优决策结果。最后,以实际案例验证提出的决策方法的有效性和实用性。     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

区间直觉纯语言信息的集结方法及其在群决策中的应用

对区间直觉纯语言信息的集结方法进行了研究.定义了区间直觉纯语言集及其运算法则和区间直觉纯语言变量的得分函数和精确函数,给出了一种简单的区间直觉纯语言变量的排序方法.进一步,提出了一些基于区间直觉纯语言信息及其运算法则的信息集结算子.在此基础上,给出了一种专家权重、属性权重及属性值均以语言标度形式给出的区间直觉纯语言信息集结方法,并将此方法应用到多属性群决策中.最后通过实例分析表明了该方法的有效性和可行性.