对一个三角模糊数距离测度公式的改进

针对利用三角模糊数距离公式对模糊数排序中存在运算量大的问题,对已有的三角模糊数排序公式加以改进,有效地减小了计算量;并针对属性值为模糊数的多属性决策问题进行算例分析.     

一种模糊环境下的交互式群决策方法及其应用

本文提出一种解决多属性群决策问题的多轮交互式方法,能较好地解决复杂的不确定信息的多人决策问题,基于扩展的TOPSIS法,每个群成员对方案属性两两比较得到语言变量表示的评价结果,通过模糊三角数转换为模糊评价矩阵,设计了多轮交互过程进行评价、选择、排序逐步逼近群体的理想解、设计的群体满意度参数判断群一致性达成情况以控制交互进程;通过计算每个方案评价值到群体模糊理想解的距离,确定方案最终的群体排序,初步建立了一个交互式群体决策支持系统的方法框架,为解决结构化较差和不完全信息的多属性群决策问题提供了一种有效的方法.     

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.     

模糊数比较与排序的风险方法

为解决模糊数排序中普遍存在的错误风险问题,采用模糊数的隶属函数分布方法,给出两个模糊数排序的风险度和可信度定义.在此基础上,将两个模糊数的排序风险拓展到多个模糊数中,针对模糊多属性决策中多个模糊数排序提出了一种基于风险最小化或基于可信度最大化的排序方法,并给出一个排序方案的综合风险度的计算.通过一个算例说明所提出方法的...     

基于模糊距离的模糊数的排序及应用

引用模糊数之间的模糊距离,结合模糊数的权重面积,建立一种基于模糊距离的模糊数的排序方法,数值例子说明了排序指标的合理性;排序结果与已有的排序方法进行比较,说明方法的优越性.将该方法用于解决具体的模糊多属性决策问题,进一步验证该排序方法的合理性与有效性.     

基于理想点的三角模糊数群体多属性决策法

针对模糊群体多属性决策问题,提出了一种新的属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊群体多属性决策方法.该方法先假设方案在主观评价属性下的属性值采用三角模糊数的形式来表示专家评价值的模糊性和不确定性,而后假定每一主观评价属性都有一组相应的专家权重值,以反映专家在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家意见的相似度,将专家意见进行集结得到专家群体关于方案集的模糊决策矩阵.最后定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,计算各方案与理想方案的接近度,以此给出了三角模糊数群体多属性决策问题的理想点法.通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性.     

三角模糊数的加权平均在多属性决策中的应用

本文分析属性权重为已知三角模糊数和属性权重部分为已知三角模糊数、部分未知的多属性决策问题,利用三角模糊数加权平均算法求解模型,通过对求解得到的三角模糊数进行排序得到备选方案的排序。     

基于直觉模糊变换的多属性决策模型

本文对直觉模糊信息的多属性决策问题进行了研究。通过介绍直觉模糊集和直觉模糊数的概念及其排序的方法,引入了直觉模糊向量内积的概念,并由此提出了直觉模糊集的直觉模糊变换的方法和基于直觉模糊变换的直觉模糊多属性决策模型以及应用的步骤。用实例分析说明了该决策模型的实用性和有效性。     

基于相对优势度的直觉模糊多属性决策方法

把区间数的相对优势度概念推广到直觉模糊数,再根据直觉模糊数两两比较的相对优势度构建模糊互补判断矩阵,提出一种直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到直觉模糊多属性决策中,得到一种基于相对优势度的直觉模糊数多属性决策方法．     

排序决策的直觉模糊数方法

为了更细腻地描述作为比较评价的语言信息,用一个直觉模糊数表示两两对象的比较评价,将直觉模糊数表示为由上理想模糊数和下理想模糊数的二元模糊数组,定义了关于直觉模糊数的一种运算并且给出了基于结构元表示的排序比较方法;在排序决策过程中,通过对相对属性判断值的规范化处理完成对一组对象的排序,实现了优选的目的.结果表明:通过下、上理想模糊数将结构元理论应用到直觉模糊数上,简化了计算,同时直觉模糊数在表达信息上考虑人的犹豫度,使得在表达语言信息上较模糊数更贴近现实,排序结果自然更精确.     

基于相对优势度的区间直觉模糊多属性决策方法

基于区间数的相对优势度,提出了区间直觉模糊数的相对优势度概念。通过构建区间直觉模糊数比较的相对优势度矩阵,结合基于互补判断矩阵的排序公式,给出了一种区间直觉模糊数的排序方法,并将此排序方法应用到属性权重未知的区间直觉模糊多属性决策当中。通过算例分析说明了该方法的有效性和可行性。     

基于决策者风险偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法

依据决策者的风险偏好,将区间直觉模糊数转化为含参数直觉模糊数,然后基于直觉模糊数投票模型和人们从众心理分析直觉模糊数的犹豫度对其得分的影响,进而定义直觉模糊数新的得分函数,并以此作为区间直觉模糊数的排序指标,提出一种新的区间直觉模糊数模糊决策方法,最后通过例子验证该方法的可行性和有效性.     

基于决策者风险态度的直觉模糊多属性决策方法

根据直觉模糊多属性决策的特征,引进反应决策者风险态度的风险参数,构造融决策者风险态度、得分函数和精确函数为一体的综合得分函数,并依据综合得分函数得到一种排序直觉模糊数的新方法,再结合直觉模糊加权平均算子提出一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例说明该决策方法的可行性和有效性.     

基于模糊软矩阵的多专家群决策方法

对模糊软矩阵信息的多专家群决策问题进行了研究.在模糊软集的基础上定义了模糊软矩阵,并定义模糊软矩阵间的相关运算法则,基于这些运算给出了加权算术平均算子和加权几何平均算子.针对在给定模糊软矩阵信息下如何对论域元素进行排序的问题定义了可能度,从而得到可能度矩阵并结合排序向量法给出了一种排序方法.最后,利用集成算子和可能度矩阵等工具给出了一种基于模糊软矩阵信息的多专家群决策途径,并利用实例验证该决策方法的可行性和有效性.     

一种具有多粒度不确定语言信息的群决策方法

针对具有多粒度不确定语言信息的群决策问题,运用不确定语言信息运算法则计算各决策者关于方案的综合不确定语言信息.依据不确定语言信息优势可能度的定义,计算各决策者关于方案的优势可能度矩阵.运用OWA算子集结各决策者关于方案的优势可能度矩阵并计算各方案的排序值.通过一个应用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

基于偏序线性扩张的群决策方法

针对决策者关于每个属性给出方案集的偏序偏好,决策者没有确定权重的多属性群决策问题,提出了一种新的集结排列方法。该方法首先利用偏序的线性扩张求出方案集在各个属性下的排列概率,进而定义一偏好关系的概念,得到每对方案间的偏好度,然后采用OWA算子对决策群体进行集结,集结后的群体偏好具有偏序特征,能更真实地体现现实的决策问题,并且最大程度地反映了决策群体的偏好。最后给出了一个算例。     

基于模糊判断矩阵的一种方案排序方法

针对决策者给出的一类模糊判断矩阵,给出了一种方案排序方法·该方法是依据模糊判断矩阵及其一致性的定义,建立了一个带有约束的非线性最优化模型,通过求解这个最优化模型,可以直接得到每个方案的排序值·采用该方法得到的方案排序结果最大程度地反映了决策者的偏好·最后给出了一个算例·     

基于模糊多准则决策扩展方法的分模线选择和评估研究

针对在模具设计中选择和评估分模线的问题,提出一种模糊多准则决策(MCDM)的扩展方法。首先利用语言变量表示分模线备选方案的评级和准则重要性权值;然后,基于这些语言值求出最终模糊评估值的隶属函数;最后通过一种新型的最大最小集排序方法将规范化加权评级解模糊成清晰值;并对备选方案进行优劣排序。验证和对比实验表明了方法的有效性,与传统模糊多准则决策方法的比较表明,更具有适用性。     

风险型多属性决策的一种求解方法

在属性取值的分布函数已知的假设条件下,给出了风险型多属性决策问题的一种求解方法.通过随机变量取值大小的比较,利用概率指标描述方案在同一属性下的优劣程度;基于加权的思想,将方案在各属性下的优劣程度集结得到方案间的总体优劣程度,并建立方案两两比较的可能度矩阵——模糊互补判断矩阵.据此得到方案的排序结果.该方法直观、简便,而且不要求对风险决策矩阵进行规范化.最后,把属性值为区间数的多属性决策问题作为风险型多属性决策问题的特例,给出了算例.