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。     

区间值直觉模糊子群

研究了区间直觉模糊子群,且引入了区间值直觉模糊正规子群概念,并利用集合套研究了区间值直觉模糊子群和区间值直觉模糊正规子群.     

区间直觉模糊粗糙集的公理化

基于单个以及两个论域之间的区间直觉模糊关系,用构造性方法建立两种区间直觉模糊粗糙集模型,并讨论一些相关性质.在此基础上,用公理化方法给出区间直觉模糊粗糙近似算子的公理化描述.     

基于直觉模糊格的不确定性证据分析

针对属性值和权重均为语言真值直觉模糊对的多属性决策问题,文章提出一种基于直觉模糊格和证据理论的群决策方法:对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成,根据十元语言真值直觉模糊对LI10格对证据合成结果进行排序,通过案例验证了所提出方法的有效性和合理性。首次用语言值直觉模糊对代替数值进行证据合成和群决策,解决了人的自然语言在转化成数值的过程中会出现信息缺失等问题。     

基于直觉模糊理论的模糊神经网络设计

将人工神经网络的学习能力和适应性与直觉模糊逻辑的不确定推理能力有机结合起来,即可建立一个基于直觉模糊集的模糊神经网络。本文介绍了直觉模糊集的概念,列出了几种直觉模糊神经网络模型,分析了其相应结构、算法及优缺点。     

直觉区间值模糊逻辑算子

首先提出了用直觉区间值去表示命题的真值;然后定义了直觉区间值模糊逻辑上的算子－补,t-范、t－余范和蕴函算子,并讨论了它们与I[0,1]及[0,1]上的相应算子的内在联系,指出它们可用I[0,1]及[０,１]上相应逻辑算子表示。     

基于区间直觉模糊数Choquet积分算子的TOPSIS方法

针对区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种区间直觉模糊(IVIF)Choquet积分算子,结合传统的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,对TOPSIS算法进行改进来处理区间直觉模糊数之间的相容性问题.该方法利用隶属度和非隶属度以获得专家对属性的肯定性评价,根据重要性权重排序函数,构造了基于区间直觉模糊数的海明距离Choquet积分算子,最后,通过一个实例证明该方法的有效性和可行性.     

基于区间直觉模糊集的多准则模糊决策方法

提出一种权重信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法.该方法用区间直觉模糊集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度,准则的权重也由直觉模糊集表示.通过建立线性规划模型求出最优权重,为决策者做出最优决策提供了一种简便的方法.数值算例说明该方法的可行性和有效性.     

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．     

基于直觉模糊与模拟退火遗传算法的多阶段任务军机选派模型

面向战训任务科学合理选派军机是确保任务成功性的重要支撑.针对多阶段任务军机选派问题具有的不确定性评估、组合优化特点,在构建任务军机适战能力评估指标体系的基础上,基于直觉模糊与群层次分析法确定不同任务科目的军机适战能力;然后,以最大化多阶段任务体系适战能力为目标,基于模拟退火遗传算法实现了多阶段任务军机组合优化选派.通过...     

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.     

多值区间直觉模糊软集

软集理论作为一种处理不确定性问题的新数学工具,弥补了传统不确定性理论在参数不足的缺陷,近年来在理论上得到长足发展,但是忽略了元素的像为多值且隶属度和非隶属度为区间数情形的讨论。将多值直觉模糊软集推广到多值区间直觉模糊软集,并给出了多值区间直觉模糊软集的一些运算(交,并,补),讨论了其相应的一些性质,从而能更好的描述和求解不确定问题。     

蕴涵区间直觉模糊粗糙集及其性质

在区间直觉模糊近似空间上,利用一对区间直觉模糊蕴涵算子(I,J),定义了蕴涵区间直觉模糊粗糙集的概念,并证明了相应的一些重要性质。最后,对区间直觉模糊关系的自反性,对称性和传递性进行了刻画。     

基于区间值直觉模糊集新模糊度的模糊熵及其应用

为进一步研究区间值直觉模糊集的模糊熵及其应用,将区间数的距离引入到区间值直觉模糊集的模糊度定义中并修改已有的模糊熵公理化定义,研究结果:(1)提出了区间值直觉模糊集的新模糊度定义,其更能反映模糊度的本质且是直觉模糊集的模糊度定义的推广;(2)提出了区间值直觉集的模糊熵的一系列诱导定理和一系列熵公式;(3)基于熵权法提出了在属性权重向量和专家权重向量完全未知、偏好信息为区间值直觉模糊集环境下不确定多属性群决策问题的解决方法,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

区间直觉模糊粒结构的距离度量

在粒结构不确定性的度量上区间直觉模糊信息粒度存在局限性.基于此,提出区间直觉模糊粒结构距离的概念.首先,给出区间直觉模糊粒结构距离的定义,其次,通过定理的证明和实例的分析来验证该距离的有效性,最后,就其潜在的应用进行了探讨.     

区间直觉模糊支付合作对策的核仁

在考虑支付值为区间直觉模糊集问题的基础上,对合作对策的核仁进行推广.在已知区间直觉模糊集的得分函数和精确函数及其排序方法的基础上,建立区间直觉模糊支付合作对策模型,并提出区间直觉模糊核仁的概念,给出区间直觉模糊支付合作对策的核仁与核心、稳定集之间的关系,讨论区间直觉模糊支付合作对策核仁的特征和性质.     

基于区间直觉梯形模糊数MADM问题的GRA法

针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。     

基于Topsis方法的区间直觉模糊多属性决策方法

提出一种权系数信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法．给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,通过计算各方案与理想方案和负理想方案的距离,并结合不完全确定的权系数建立线性规划模型,利用manab求解所得优化模型,得出最优准则权系数,通过比较方案的直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离,得到方案集的排序,最后的数值计算说明了该方法的有效性和可行性．     

基于C-OWA算子区间直觉模糊信息集成的决策方法

直觉模糊集是对传统的模糊集的理论进行了拓展,它更加细致地刻画了模糊形象.论文引进C-OWA算子,给出了两个区间数的大小比较的新方法;针对区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵,定义了方案的区间直觉模糊信息的理想点,并利用方案属性值与理想点的Euclidean距离,给出了区间直觉模糊信息的多属性决策矩阵的一种排序方法;最后利用实例说明了该方法的可行性和有效性.