基于S型效用函数的区间灰数多属性群体决策方法

针对多属性群决策问题中的属性值为区间灰数,提出一种基于S型效用函数的决策方法.根据区间灰数均值白化的思想,将方案属性值转换为实数值;基于有限理性假设,采用双曲绝对风险规避函数构造效用函数的一般形式,得到效用矩阵;根据极大熵准则和群体意见一致性原则确定决策者权重;对各方案的效用值进行排序,选择最优方案;通过实例验证本方法...     

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。     

具有区间数决策信息的人员评价的新方法

本文研究了人员评价的多属性决策问题。在模糊的决策领域,由于决策问题的复杂性和不确定性,决策方案在诸属性上的评价值为区间数。Brvson和Mobolurin提出了计算区间数属性权重值和方案的区间数综合评价值的线性规划方法,但是,在进行方案的比较时,方案的区间数综合评价值被转换为单点值。然而,在计算各方案的区间数综合评价值时采用了不同的属性权重值,因而各决策方案是不可比的：为了克服Bwson和Mobolurin的方法的局限性,本文提出了一个新的方法将区间数决策矩阵转化为单点值决策矩阵,并由此来建立一个线性规划模型来求解属性的权重值,进而计算方案的综合评价值以进行方案的排序。案例结果表明提出的方法简便可行。本文提出的方法具有创新性和广泛的应用前景。     

一种基于区间数概率优势关系的多准则决策方法

针对特征属性为区间数、属性权重完全未知的多准则决策问题,基于概率优势关系理论,提出一种新的决策方法.给出了区间数与优势关系的基本原理,定义了相对优势度,采用概率优势关系表征区间数属性,通过构建评价矩阵,将决策方案排序问题转换为矩阵运算过程,实现了不同候选方案的优劣排序.实例分析表明,该方法能够充分利用区间数信息,有效克服传统决策方法的局限,具有排序客观合理,决策精度高等优点.     

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.     

构建区间数排序准则下的多属性群决策理论与实践

针对多属性群决策问题,构造区间数表达属性值并用区间数熵值法确定属性权重;建立区间数排序模型,利用各方案中加权的属性优劣个数进行比对决策.基于此,提出一种区间数排序准则下的多属性群决策方法.最后通过实例对决策过程做了详细说明,结果表明该决策理论指导实践科学有效.     

基于前景理论和证据理论的混合型多属性决策方法

针对混合型多属性决策问题,提出基于前景理论和证据理论的决策方法。考虑属性值类型,将实数和语言变量转化为区间数形式,保留原属性值的不确定性。结合决策者的心理行为,依据前景理论和属性权重给出各方案在不同属性下的评价价值,根据证据理论将同一方案的评价价值合成得到综合评价值,按照基于可能度的区间数排序方法对方案的综合评价值进行排序,从而得到方案的排序结果。算例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

基于一种新函数的TODIM方法犹豫模糊多属性决策

针对权重信息部分已知、属性评估值是犹豫模糊数或区间犹豫模糊数的多属性决策问题,提出一种基于新测度函数的TODIM方法.利用最大偏差法和经典TODIM方法,通过比较最终的感知函数值对决策问题进行排序,得出感知函数值越大方案则越优.该测度函数可简化运算且避免含参变量的随意性,利用其在理财或股票投资等领域进行多属性决策时,能充分考虑投资者的心理诉求及其他综合因素,给决策者提供一种效益可达最高的方案.仿真实例证明了此方法的合理性.     

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.     

基于概率语言相关系数的多属性群决策模型

针对评价信息为概率语言术语集,专家权重和属性权重完全未知的多属性群决策问题,提出基于概率语言相关系数的多属性群决策模型.首先定义了概率语言的相关系数并且拓展到概率语言矩阵间的相关系数; 然后基于每个专家的决策矩阵,通过最小化加权相关系数总和求得每个专家的属性权重向量,并且通过决策矩阵的相关系数客观地确定专家权重; 最后将经典的ELECTRE方法加以改进用于方案排序,并且通过算例分析与比较分析证明了该决策方法的有效性与优越性.     

不确定语言多属性决策的心态指标方法

研究了已知部分属性权重信息,方案属性值和偏好值均为不确定语言的多属性决策问题.首先,通过引入心态指标,将不确定语言决策矩阵和方案偏好值转化为带有心态指标的语言决策矩阵和偏好值.其次,通过最小化方案综合属性值与偏好值之间总偏差,建立并求解一个规划模型得到属性权重,然后利用方案综合属性值对方案进行排序和择优.当决策者处于不同心态时,可以通过调节其心态指标进行决策,因而使得决策更加符合实际.最后,给出了一个算例说明了该方法.     

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。     

区间二型模糊语言Z-numbers及其应用

针对区间二型模糊多属性群决策问题,提出了以区间二型模糊语言Z-numbers(IT2FLZNs)为信息环境的群决策方法。首先,在区间二型模糊集和Z-numbers理论基础上提出了区间二型模糊语言Znumbers并定义了其相关运算性质,提出了两个区间二型模糊语言Z-numbers之间的相似度与距离;其次,在专家和属性权重都未知的情况下,根据决策中总体不确定性最小原则,利用相似度构建最优化模型,确定专家和属性的权重,并且通过综合比较各方案的群体效用值、个体遗憾值和亲密度来选择最优方案;最后,通过一个银行流动风险的实例验证所提方法的有效性与可行性。     

单值中智语言环境下的TODIM决策方法

基于决策过程中属性值信息的不确定性以及决策者对收益与损失风险态度的差异,提出了单值中智语言环境下的交互式多属性决策方法(TODIM).首先,利用单值中智语言集量化属性值信息中的不确定度并进一步地描述属性值信息;其次,基于改进后的语言标度函数定义了单值中智语言数的距离测度和集结算子;在此基础上,通过标准差计算属性权重,依据TODIM方法计算各方案的全局优势度并排序;最后,通过节能服务公司的选择案例验证了该方法的可行性与有效性.     

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.     

基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法

针对现有的区间直觉模糊熵未能全面体现区间直觉模糊集所包含的信息,从而会导致相关熵应用的多属性群决策出现偏差这一问题,提出了一种基于知识测度的区间直觉模糊多属性群决策方法.首先,利用扩展的区间直觉模糊知识测度确定属性权重;然后,利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息,得到各备选方案的综合属性值,进而用得分函数对方案进行排序.最后通过一个实例表明了提出方法的合理性和有效性.     

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。     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力．最后通过算例说明方法的可行性和实用性．     

基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法

针对区间数的多属性决策问题,首先将决策者的主观偏好信息所隐含的属性权重通过一个线性规划模型计算出来;其次基于模糊集理论,借助每一方案与理想和劣等方案的综合加权距离,求得每个方案相对于优等方案的相对隶属度,提出了基于理想解的区间数多属性决策的相对隶属度法对方案进行择优和排序,从而较好地确定了属性的权重,且所提出的方法具有更强的排列能力.最后通过算例说明方法的可行性和实用性.