一种新的模糊数排序方法及其应用研究

文章提出了一种新的模糊数距离公式.在TOPSIS方法的基础上,给出正、负理想轴的概念和模糊数排序的一种新方法,该方法的思想是:模糊数的隶属函数离负理想轴越远越好,离正理想轴越近越好,并通过面积来表示这种远离或接近程度,同时考虑到了模糊数本身的影响;通过其在不确定多属性决策中的应用,来说明新排序方法的有效性和实用性.     

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.     

加权概率犹豫模糊集多属性群决策算法及应用

对于概率犹豫模糊集中的不同隶属度值赋予了决策专家的综合权重,由此构造出一种蕴含信息量更大、更方便解决决策问题的概率犹豫模糊集合——加权概率犹豫模糊集.针对加权概率犹豫模糊集中的加权概率犹豫模糊元,在使用三维点坐标进行描述的基础上建立加权概率犹豫模糊元的三维得分值模型、三维离差值模型、2个加权概率犹豫模糊元的几何距离模型以及大小判别准则.结合决策专家的综合权重与属性的综合权重提出一种确定正理想方案与负理想方案的方法,基于TOPSIS思想给出一种新的贴近度公式,并利用新的贴近度公式来鉴别各方案优劣.最后,通过一个数值算例说明文中理论与方法的可行性.     

犹豫模糊多属性决策的折中比值法

针对属性值为犹豫模糊元的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法——折中比值法。折中比值法方法是通过定义能同时反映出备选方案尽可能地接近正理想点又同时尽可能地远离负理想点,并且把决策者的主观态度也包含在内的排序指标对备选方案进行排序和择优。最后,通过应用实例说明了所提出的方法的有效性和可行性。     

基于理想点法的语言评价矩阵评判专家水平研究

针对群决策中语言评价矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法.首先,给出了有关语言评价矩阵的若干定义及性质;然后,通过定义专家与专家群体判断之间的偏差距离矩阵、方案集的正理想点和负理想点,根据专家判断与理想点之间的贴近度,给出了基于语言评价矩阵形式偏好信息的评判专家水平的分析方法,最后通过一个算例说明了所提出的分析方法的可行性.本方法使决策结果更加可靠、可信,可作为评判专家水平的备选方法.     

带有多属性偏好决策模型的应用

多属性决策方法是决策者在管理和项目选择中的重要辅助工具,在分析多属性决策问题的基础上,依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和非一致度的基础上,构造了一个估计正理想点和权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.     

求解序区间偏好信息群决策问题的理想点法

为了求解具有序区间偏好信息的群决策问题,提出了一种理想点法.首先对具有序区间偏好信息的群决策问题进行了描述,给出了任意两个序区间之间距离的公式;然后依据传统理想点法的基本思路,给出了解决具有序区间偏好信息的群决策问题的计算步骤,其核心是运用所给出的距离公式计算每个方案与正理想点、负理想点之间的距离,并进一步根据计算得到的方案的相对接近度对方案进行排序.最后通过一个算例说明了给出方法的可行性和有效性.     

对方案有偏好的基于期望值的多属性决策法

目的研究权重信息完全未知情形下的模糊多属性决策问题。方法通过引入基于负理想点下和基于正理想点下的期望值决策矩阵概念，结合决策者的偏好信息，对方案进行排序。结果算例表明所给出的算法是有效的。结论对于属性值以区间数的形式给出，而对方案的偏好信息以三角模糊数的形式给出的多属性决策问题，该方法是有效的。     

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．     

基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且权重信息不完全的多属性决策问题,提出了一种基于三角模糊数权重信息不完全的多属性决策方法.该方法首先利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合三角模糊数与理想解和负理想解的加权距离优化模型,通过求解优化模型得到各属性权重值,之后根据各方案到相对理想解的贴近度的大小进行排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策

针对权重信息不完全且属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出了基于梯形模糊数质心的多属性决策方法,并通过投影法建立了非线性规划模型,通过数学软件得到各属性权重,并通过质心横坐标与纵坐标在虚拟理想方案上的投影率的乘积作为排序指标,进行排序择优.最后通过实例说明了该方法的有效性.     

基于目标规划和投影的模糊多属性决策法

针对部分权重信息下对方案有模糊互反偏好关系的决策问题,首先,基于决策者的主客观偏好信息偏差最小化建立一个目标规划模型获得属性权重,其次,利用各方案的模糊加权属性值在正理想解上的投影对方案进行排序,最后进行了实例验证.     

基于TOPSIS的模糊数直觉模糊多属性决策法

对属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于TOP-SIS的模糊数直觉模糊数多属性决策方法,该方法首先定义了两个模糊数直觉模糊数之间的距离,然后给出了方案与理想点的相对贴近度,基于相对贴近度对方案进行排序。最后进行了实例分析。     

一种不确定型多属性决策方法及其应用

 讨论了权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于理想区间数贴近度的决策方法。首先定义区间数的距离,并给出区间数贴近度的公理化定义,讨论区间数贴近度的性质,然后针对区间型多属性决策问题给出一种区间型决策矩阵的规范化方法,并给出3种确定权重的方法,分别是模糊标度重心赋权法（主观赋权法）、基于最小相对熵原理的熵与相对熵综合赋权法（客观赋权法）以及利用优化方法,以待评方案与理想最优方案的贴近度最大化为优化目标,建立的贴近度最大化赋权法（主、客观组合赋权法）。利用权重可计算出每个方案与理想方案的综合贴近度,即可得到所有方案的排序结果。最后通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。     

基于模糊理想点的模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知或只有部分权重信息且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出3种基于模糊理想点的最优化决策模型.通过对这3种模型的求解,获得属性的权重,给出相应的对方案进行排序和择优的决策方法,从而为解决权重信息不完全的模糊多属性决策问题提供新的途径.     

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.     

一种直觉梯形模糊数的排序方法及其在多准则决策中的应用

先根据直觉梯形模糊数的特点,定义一种新的直觉梯形模糊数距离公式,再结合理想点方法,提出一种直觉梯形模糊数的排序方法,最后将该方法应用于模糊多准则决策中,并通过实例说明了所提方法是有效的.     

一种指标权重信息不完全的语言多指标决策方法

针对指标权重信息不完全且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.首先对具有不完全信息的语言多指标决策问题进行了描述;然后给出了求解具有不完全信息的语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是将语言评价信息转化为三角模糊数,通过计算方案值与理想点的距离,构建线性规划模型,得到指标权重值,进而可计算出每个方案的模糊评价值,相应地通过计算两两模糊数比较的可能度,可得到所有方案的排序结果.最后通过给出一个算例说明了所提方法的可行性和实用性.     

一种带有模糊信息的风险投资决策方法

依据以往风险性投资决策分析的基本原理和风险投资项目的特点,提出了一种带有模糊信息的风险投资项目决策方法·在该方法中,状态概率和项目收益将采用三角模糊数来表示,并且给出了项目的模糊期望收益、项目收益的模糊均方差及模糊变异系数的定义和计算方法,同时为了便于项目选择和排序,还进一步给出了将模糊数映射为期望值的简捷计算公式·该方法克服了以往风险性投资决策分析方法的不足,拓宽了应用范围·最后给出了一个算例·