基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。     

三参数区间灰数的多属性灰靶决策方法

针对决策信息不确定的多属性决策问题,提出了基于三参数区间灰数的灰靶决策方法.首先基于重心点的重要作用给出了一种新型的三参数区间灰数的距离测度,定义了三参数区间灰数的核和排序方法,由此确定决策方案的正负靶心,利用正负靶心距的空间投影距离求得综合靶心距,由综合靶心距最小化和灰熵最大化确定属性的权重,进而对方案进行排序.最后以一个实例说明决策模型的合理性和实用性.     

引入三参数区间数的多属性项目决策方法研究

纳入新的决策信息于二参数区间数中,构成三参数区间数,改进了项目决策评价方法.一方面,解决了二参数的区间数含有的信息量过少,内部不清晰,最终计算结果失真的问题;另一方面,有效简化了计算过程,减少了不确定性和排序的复杂性.最后,结合算例说明其特点.     

施工导流方案多时段多目标模糊优选决策

本文根据施工导流系统多时段,多目标的特点,提出了施工导流方案多时段多目标模糊优选决策模型,为大中型水电工程施工导流方案的综合优化决策,提供了一条新的途径。     

基于三参数区间数型偏好序的群决策方法

研究了决策者偏好以三参数区间数型偏好序形式给出的有限方案群决策问题。首先给出了三参数区间数型偏好序的定义,在综合考虑决策者偏好信息的基础上,引入导出的偏好序向量,给出了三参数区间数型偏好序的概率描述。其次介绍了三参数区间数型偏好序一致性的两个定义,利用调整算法对一致性不可接受的偏好序进行修正。通过定义三参数区间数型偏好序之间的偏差函数,给出一种确定决策者权重向量的有效方法,从而建立了一种解决有限方案群决策问题的有效算法。最后通过一个实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于效用的施工导流方案多目标决策模型

根据水电工程导流方案的选择与导流建筑物的投资费用、工期、系统风险率及其风险损失之间的关 系,提出确定决策者效用函数的方法;运用多目标决策理论建立基于效用的施工导流方案决策模型,对考虑 决策者的风险偏好拟定的导流方案集进行优选。实例分析表明,基于效用的施工导流方案多目标决策模型 能够反映决策者的风险偏好,按照正隶属度极大原则优选导流方案,使决策者获得最大的满意度。     

基于决策者风险态度的导流方案多目标决策研究

以导流方案优选为核心,在效用理论的基础上考虑决策者的风险态度,建立导流系统标准的效用损失函数,在导流系统标准期望效用损失均衡原则的指导下,合理分配施工导流系统风险,制定导流方案,运用多目标决策理论,建立基于决策者风险态度的导流方案多目标决策模型.实例分析表明,该决策模型是有效的,可以较好地解决导流方案的多目标决策问题.     

基于前景理论的三参数区间灰数信息下多属性灰靶决策方法

针对决策信息为三参数区间灰数且属性权重部分已知的多属性决策问题,提出一种基于前景理论的三参数区间灰数信息下多属性灰靶决策方法.首先,对决策信息进行数据集结,由此定义三参数区间灰数的距离测度;然后,给出前景价值函数,以综合前景值最大化为目标确定属性权重,进而对方案进行排序;最后,通过一个实例验证该方法的有效性和可行性.     

概率为区间灰数的多目标风险型决策方法

本文提出了概率为区间灰数的多目标风险型决策的概念。对于概率为区间灰数,指标值为实数的多目标风险型决策问题,根据区间灰数的运算法则,化风险型决策为无风险型决策,再利用投影算法,根据投影值的大小对备选方案进行排序和择优。最后给出一个案例,证明方法的有效性。     

对方案有偏好的区间粗糙数多属性决策方法

针对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粗糙数的多属性决策问题,首先引入区间粗糙数的一些运算法则,然后给出了基于投影思想的目标规划模型来确定属性权重,基于区间粗糙数集成算子对区间粗糙信息进行集结,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序择优.最后,实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

施工导流方案决策专家系统

提出导流方案决策的三段式智能辅助决策方法，即通过工程实例的学习与联想初选导流方案，运用启发式揄进行方案设计，应用模糊层次分析方法综合评价择优方案，最后介绍导流方案决策专家系统的知识表示及软件实现。     

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。     

基于联系数的区间型多属性决策方法研究

对属性权重和属性值均以a bi型联系数形式给出的区间型多属性决策问题进行了研究。给出了a bi型联系数的一种定义,介绍了其运算法则,并利用a bi型联系数加权平均算子(WAA算子),提出了一种基于a bi型联系数的区间型多属性决策方法。实例计算结果表明该方法可行且有效。     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的多属性决策方法

针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。     

区间数多属性决策的Monte Carlo方法

定义了新的方案比较的可能度.对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.该方法无需计算方案综合评价值的概率分布,只要已知各方案各属性值的概率分布即可对区间数进行比较和排序,具有简洁、直观、易于计算的特点.最后通过假定方案各属性值服从均匀分布的实例对方法的有效性和实用性进行了说明.     

基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法

针对专家和属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,根据定义的区间直觉梯形模糊数的交叉熵求解专家权重,结合灰色关联分析法定义了综合关联系数和综合关联度,依据所有决策方案的综合关联度最大化的思想构建模型得到属性权重公式,并给出基于IITFN-WAA算子的群决策步骤,最后通过实例分析验证决策方法的合理性。     

基于时序区间数的多属性决策方法

研究了时序区间数信息环境下的多属性决策问题:首先将区间数推广到时序情形,并定义了相关的运算法则;其次利用区间数加权算术平均算子(IWAA)对每个对象的区间数进行集成得到综合区间数,结合可能度公式得到可能度矩阵,并利用排序向量法得到各时刻的排序向量矩阵;最后利用时间权重将各时刻的排序向量集成为综合排序向量,从而得到最优决策,同时结合实例验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于一致性和偏好程度的区间数多属性决策方法

研究区间数互反判断矩阵的一致性及其排序方法,提出了一致性区间数互反判断矩阵的定义及其构造方法,定义了一致性区间数互反判断矩阵的偏好程度矩阵,并证明该矩阵为实模糊互补判断矩阵,最后给出了确定权重的新的简单算法,通过算例说明此方法的可行性与有效性.     

基于距离测度的折衷型区间数多属性决策方法

针对服从均匀分布的区间数情况,通过区间数之间的距离并考虑决策者的偏好,给出一种基于距离测度的折衷型区间数多属性决策方法,并以实例说明方法的有效性和可行性.该方法首先将区间数属性值转化为排序指标值,以方案排序指标值离差最大化为目标建立数学模型求得属性权重,然后按方案综合排序指标值的大小对方案进行排序.该方法充分利用已有的客观信息,结果准确可信,具有简洁、直观、便于上机实现等优点.     

区间数多指标决策的一种TOPSIS方法

针对具有不确定性区间数的多指标决策问题,给出了一种逼近于理想点(TOPSIS)的分析方法·首先对区间数多指标决策问题和区间数运算法则进行了描述;然后依据传统的TOPSIS方法的基本思路,给出了解决区间数多指标决策问题的计算步骤·该分析方法具有简单、实用的特点,它克服了以往研究此类决策问题时所遇到的区间数难以排序的问题·最后给出了一个算例·