一种基于连续区间直觉模糊Theil测度的多属性群决策方法

针对区间直觉模糊信息的不确定性,提出了一种基于连续区间直觉模糊Theil(C-IVIFT)测度的多属性群决策方法。首先基于连续区间直觉模糊有序加权平均(C-IVIFOWA)算子定义了连续区间直觉模糊Theil测度,并研究该测度的一些性质;其次,构建以C-IVIFT测度偏差最小化为目标的最优化模型用以确定专家权重和属性权重,进而得到不同方案的综合属性值,并利用相似性函数和精确函数对方案进行排序;最后,通过ERP软件择优实例说明提出的决策方法的合理性和有效性。     

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.     

基于熵权的区间梯形直觉模糊数型VIKOR多属性群决策方法

针对备选方案的属性值为区间梯形直觉模糊数(IVITFN)且方案属性指标和决策者权重未知的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于熵权的区间梯形直觉模糊数型多准则妥协解排序(VIKOR)方法。首先,将决策者的评价信息转化为IVITFN决策矩阵,并对其进行规范化处理;其次,利用区间梯形直觉模糊Bonferroni平均(IVITFBM)算子将多个决策者的决策矩阵集结为一个综合决策矩阵;然后,利用熵权法求出综合决策矩阵中各属性指标的权重,并基于VIKOR方法对备选方案进行排序以及决策分析;最后,通过实例和比较分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ决策方法

为了解决决策信息为区间q-rung orthopair模糊数的多属性群决策问题,提出了一种基于区间q-rung orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ多属性群决策方法.定义一种新的区间q-rung orthopair模糊Chebyshev距离测度并讨论其性质,同时基于区间q-rung orthopair模糊Chebyshev距离测度提出了最大偏差法求属性权重,最后提出一种基于区间q-rung orthopair模糊距离测度的ELECTREⅢ决策方法,并进行实例分析验证其有效性和实用性.     

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.     

属性权重未知情形下的区间直觉模糊多属性决策方法

针对区间直觉模糊信息环境下属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.在回顾相关基础理论知识基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数与精确度函数,提出了基于离差最大化的属性权重确定方法,然后基于区间直觉模糊加权平均算子给出了属性权重未知情形下属性信息为区间直觉模糊数的多属性决策方法.最后将该方法运用到突发事件应急预案有效性评价问题,通过实例分析验证了该方法的有效性.     

一种新的区间直觉模糊交叉熵及其应用

为了全面反映区间直觉模糊集的不确定性,定义了区间直觉模糊集的3种不确定性因子,即直觉因子、模糊因子和跨度因子;基于这3种不确定性因子,给出了一种新的区间直觉模糊交叉熵,并且证明了交叉熵的相关性质;利用区间直觉模糊集的交叉熵,提出一种确定属性权重的方法,并且根据区间直觉模糊集的加权相关系数,给出了具体的区间直觉模糊多属性决策算法;最后,通过实例分析了方法的可行性和有效性。     

一种基于投影的区间直觉模糊信息多属性决策方法

文章针对区间直觉模糊信息的多属性决策问题,提出了一种新的基于投影思想的决策方法。该方法首先定义了区间直觉模糊正、负理想方案以及决策方案在区间直觉模糊正、负理想方案上的投影等概念;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型以获得相应的权重,并利用区间直觉模糊数的加权算术平均(IIFWA)算子对评价信息进行集结,从而获得各个决策方案的排序和择优结果。文中给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。     

权重优化下基于证据推理的直觉模糊多属性决策

针对决策者给出属性权重系数的直觉模糊多属性决策问题,提出一种权重系数优化方法并通过证据推理有效融合各项决策数据.首先,用直觉模糊熵和直觉模糊相似度表示决策信息的客观性,利用熵权法融合公式对主观权重系数进行优化修正;其次,发挥证据推理方法的优越性,将各属性的直觉模糊信息进行融合得到每个方案的综合直觉模糊集;再次,运用一种...     

基于直觉模糊值Sugeno积分算子的多属性群决策

针对现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题,提出了一种基于直觉模糊值模糊积分的多属性群决策方法. 并基于直觉模糊值模糊测度,提出了一种直觉模糊值Sugeno积分算子,讨论了该算子的性质,给出了基于该算子的多属性群决策方法与途径. 通过实例分析说明了该方法的具体应用及计算过程.     

Pythagorean犹豫模糊熵及其多属性群决策方法

针对模糊信息下的群决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的多属性群决策方法;给出了Pythagorean犹豫模糊熵的公理化定义及计算公式;为克服传统Pythagorean犹豫模糊集规范化方法导致原始决策信息流失的不足,完善了基于Pythagorean犹豫模糊环境下的最小公倍数扩充方法,方法能有效地保持原始决策信息;又以Pythagorean犹豫模糊熵作为决策信息差异程度的度量,给出属性权重完全未知或部分已知情况下权重的确定方法,并定义了基于最小公倍数的Pythagorean犹豫模糊距离测度和Pythagorean犹豫模糊熵测度;构造了一种基于Pythagorean犹豫模糊熵的TOPSIS方法,并通过精准扶贫补贴项目案例说明了方法的可行性和有效性.     

基于区间模糊相似测度的多属性群决策方法

针对区间orthopair模糊环境下的群决策问题,提出一种基于区间orthopair模糊相似测度的多属性群决策方法.定义一种新的区间orthopair模糊相似测度,讨论其优良性质,并基于新的区间orthopair模糊相似测度构建优化模型,确定群决策中最优专家权重和最优属性权重,进而提出一种基于新的区间orthopair...     

基于直觉模糊积分的多属性决策方法

为了研究多属性决策问题中决策属性间存在的关联因素对决策方案的综合评价问题,引入模糊测度的概念,给出直觉模糊积分的定义,并讨论其性质。在此基础上,提出了一个基于直觉模糊积分的多属性群决策方法,并通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

基于区间直觉模糊集的动态多属性群决策方法

针对决策者权重未知、属性权重已知,属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,提出采用区间直觉模糊加权平均算子进行信息集结,利用带有转化参数的得分函数进行决策.首先借助区间直觉模糊数的距离来确定决策者权重,然后利用区间直觉模糊加权平均算子和决策者权重对个体决策矩阵进行集结,最终得到每个方案对应的区间直觉模糊数,将其带入得分函数进行动态决策分析.通过实例求解验证了方法的可行性.     

基于GOWA算子的IITFN群决策方法

对区间直觉梯形模糊数(IITFN)决策方法进行了研究.通过定义区间直觉梯形模糊数的期望值和预期得分,进而给出区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法;同时,给出了广义有序加权平均算子及其性质.为了求广义有序加权平均(GOWA)算子的权重,提出了广义最小二乘法,进而建立了基于区间直觉梯形模糊数的属性权重完全未知的多属性群决策方法,并给出了相应的群决策方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

区间值直觉犹豫模糊多属性决策方法研究

针对评价信息为区间值直觉犹豫模糊集的多属性决策问题,结合ELECTRE-I和TOPSIS方法,提出了一种解决区间值直觉犹豫模糊多属性决策问题的方法。基于区间值直觉犹豫模糊元得分函数,提出了一种新的确定属性权重的方法。将经典的ELECTRE-I和TOPSIS拓展到区间值直觉犹豫模糊环境下,定义了绝对和谐指标与不和谐指标,相对优势指标和综合优势指标。根据综合优势指标得到方案的排序。最后提供了一种基于区间值直觉犹豫模糊信息的多属性问题的决策步骤,并进行了算例分析与比较分析,证明了该方法的有效性。     

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．     

连续区间Pythagorean模糊相似测度及其多属性决策方法

针对基于连续区间Pythagorean模糊相似测度的多属性群决策问题,首先,提出连续区间Pythagorean模糊有序加权平均(C-IVPFOWA)算子;然后定义一种新的连续区间Pythagorean模糊相似测度,并研究该相似测度的优良性质;接着,基于连续区间Pythagorean相似测度构建决策者权重和属性权重非线性优化模型,同时提出基于新的连续区间Pythagorean相似测度的多属性群决策方法;最后,通过智能家居工程案例验证所提出方法的可行性和有效性.     

区间直觉模糊集的多属性综合评价新方法

针对研究对象属性值为区间直觉模糊集形式的多属性决策问题,提出了一种利用区间直觉模糊熵确定属性权重并进行综合评价的方法.该方法的基本思路:用区间直觉模糊熵来定义各方案在不同属性下的权重,将各方案对应的权重视为一种概率分布,基于这种假设利用相对熵集结模型得到区间直觉模糊集的客观优化权重.最后给出了一个算例,说明了该方法的可行性和优越性.     

基于信息熵和灰色系统理论的区间直觉模糊多属性决策

针对方案属性值为区间直觉模糊数,且属性权重信息完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于信息熵的区间直觉模糊熵和灰色关联分析的决策方法。为全面考虑各评价属性权重信息完全未知的情形,首先,利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重,在有效减少评估信息流失的同时,还能真实反映决策者的意愿;然后,依据灰色关联分析理论推演得到灰色关联度公式,结合属性权重计算各方案分别与正、负理想解的灰色关联度;最后,确定各方案的相对关联度,并依此对各方案进行排序。通过信息系统评估的代表性实例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。