区间数线性不等式及拟不等式

区间数比较大小可以有很多方法.文中基于一种区间数比较大小的方法,提出了区间数线性不等式及拟不等式的概念,这种概念同样也适用于其他区间数排序.此外,根据区间数的运算法则分别给出了相应的解法,这种解不等式的方法同样也适用于其他一些区间数的排序.     

区间数的相容性与区间数互补判断矩阵的相容性研究

首先给出了衡量区间数相容性的一个指标。并对区间数的相容性进行了详细研究,然后给出了衡量区间数判断矩阵相容性的一个指标,接着根据区间数互补判断矩阵的特点,又给出了衡量区间数互补判断矩阵相容性的准则。这些结果在群组决策与模糊决策中具有良好的应用前景,有助于进一步提高决策的合理性和有效性。最后进行了算例分析．     

基于区间数距离的区间组合预测模型

针对预测值为区间数形式,引入区间数距离,提出一种确定区间组合预测权系数的方法.给出两个区间序列的距离公式,以实际观测序列与组合预测序列的距离最小为准则,建立规划模型,求解得到权系数.最后,通过实例,证明模型能够有效提高预测的精度.     

区间数构造矩阵群及图的性质研究

在二元区间数基本概念和相关定义的基础上,研究了区间数的新的运算和性质.根据经典数学中的群,矩阵和特征值求法,研究了区间数中的群,矩阵,以及邻接矩阵求特征值算法并给出了性质证明.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究.最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性.     

决策单元取数一致准则下的灰区间DEA效率研究

当决策群体的输入输出变量为区间灰数时,假设各决策单元在同一指标下的灰区间变量取数一致。基于取数一致灰数大小比较的相关结论,建立了求解DEA效率区间上、下界的线性规划方程。灰区间DEA效率求解方法有两个优点:一方面,取数一致的假设体现了被评价决策单元和参考决策单元的竞争公平性;另一方面,求得的DEA效率区间长度较小,不确定性低,提高了信息不完全条件下采用灰区间DEA模型对决策单元进行有效性评价和效率评估时的分辨力。     

区间数判断矩阵的满意一致性及排序方法

研究了区间数判断矩阵的一致性及排序问题.给出了满意一致性判断矩阵的判别方法,并且证明了此判别方法还适用于区间数判断矩阵的一致性检验.同时,对具有一致性或满意一致性的区间数判断矩阵建立了优化模型,决策者可以根据自己对一致性程度的要求来求解区间数排序向量.最后,通过算例验证了方法的有效性、适用性.     

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.     

变量为三参数区间灰数的DEA模型研究

将区间DEA模型扩展到变量为三参数区间灰数的情形。研究了变量为三参数区间灰数时,决策单元(DMUs)的DEA效率区间的一般性求解算法。提出了决策单元取数一致准则,在决策单元取数一致准则下对DEA效率区间的一般性求解方法进行了修正,得到了灰度更小的计算结果,并用算例进行了验证。