基于离差最大化模型的模糊多属性决策投影法

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法。该方法给出了三角模糊数距离、三角模糊数向量投影等概念,给出了两个属性值规范化公式。基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而利用各方案的加权属性值在模糊正理想点上的投影对方案进行排序。该方法不仅避免了模糊数的比较,而且具有操作简便和易于计算的优点。最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性。     

基于离差的模糊多属性决策法及其应用

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题,本文提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法.该方法给出了三角模糊数向量投影、相对贴近度等概念.基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想解上的投影 ,进而计算相对贴近度,并据此对方案进行排序.最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性.     

基于理想点的三角模糊数多指标决策法

研究了属性权重和属性值均以三角模糊数形式给出的模糊多指标决策问题,定义了三角模糊数正理想方案和负理想方案,由此给出了三角模糊数多指标决策问题的理想点法。该方法简单实用,所需信息小.最后用该方法分析了一个实际问题。     

三角模糊数上的完备度量及其在决策中的应用

借助三参数区间数,利用三角模糊数的截集信息定义了三角模糊数之集上一个新的距离.证明了该距离具有完备性.利用这种距离,针对三角模糊数上的多属性决策问题,给出一种基于理想点的决策方法.对属性权重的"归一化"处理使得这种方法具有简单易行的优点,并且克服了属性权重对决策产生双重化影响的问题.最后以实例说明该方法的有效性.     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

基于期望值的模糊多属性决策法及其应用

研究了属性值以及决策者对方案的偏好信息均以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题.定义了期望值决策矩阵的概念,对于权重信息完全未知或只有部分权重信息的情形,给出了一种基于期望值的模糊多属性决策方法.该法的特点是:既能充分利用已有的模糊客观信息,又能尽可能地满足决策者的主观愿望.最后把该法应用于解决虚拟企业的合作伙伴选择问题.     

城市突发事件的应急设施选址群决策方法

针对应急设施选址中存在的一类不同决策部门存在不同权重且属性值为精确数、三角模糊数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS和距离测度的应急设施选址群决策方法。该方法可直接集结评价信息,避免了数据类型转换和量纲统一所造成的信息损失,同时基于距离测度方法确定决策部门和属性的客观权重,将其客观权重和主观权重线性合成为综合权重。最后,通过具体的应急设施选址案例验证方法的可行性和有效性。     

给出方案优先序的模糊多属性决策方法

针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案优先序信息的模糊多属性决策问题给出决策方法.该方法通过建立一个二次规划模型来确定属性的权重,进而通过求解一个以极大化方案总贡献为目标的0-1规划模型来获得方案的排序及最佳方案.最后给出了应用算例.     

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。     

对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息未知或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直觉模糊数多属性决策问题,基于偏差极小化的思想,给出了相应的决策分析方法。首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后分别对权重信息未知或权重信息不完全且属性值和对方案的偏好值均为区间直觉模糊数多属性决策方法进行了研究,给出了基于最小偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,基于区间直觉模糊数加权平均(IIFWA)算子对区间直觉模糊信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

基于软件历史仓库和抽象语法树的相似缺陷识别方法

软件开发过程中,软件开发人员常常通过搜索软件历史仓库(historical software repository, HSR),再经复制/粘贴以实现软件复用。HSR中会保存被复用的代码的缺陷及修复信息,辅助处理相似缺陷。基于此,提出一种基于HSR挖掘的相似缺陷识别方法。首先,基于变更日志的分析,从HSR中提取出已知缺陷的模块,建立bug模块库。然后,采用基于抽象语法树(abstract syntax tree, AST)的相似代码检测方法,识别待测试软件与bug模块库中相似的代码,并借助HSR中保存的相应缺陷及修复信息,完成待测试软件中可能包含潜在缺陷的模块的识别。同时,为提高相似代码的识别精度,优化基于AST的代码特征度量。在18个C程序、164对克隆代码上进行实验,结果表明所提方法能够识别出全部相似代码且性能优于已有工具。在人工构建的bug模块库上验证了代码相似性对相似缺陷识别的作用。最后,在8个真实的大型C项目上进行验证,平均缺陷召回率达到94%,表明挖掘HSR可以有效地为跨项目传播的相似代码提供缺陷理解支持。     

Extension of TOPSIS for fuzzy multi-attribute decision making problem based on experimental analysis

This paper is concerned with a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) method for fuzzy multi-attribute decision making, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take form of triangular fuzzy numbers. Considering the fact that the triangular fuzzy TOPSIS results yielded by different distance measures are different from others, a comparative analysis of triangular fuzzy TOPSIS ranking from each distance measure is illustrated with discussion on standard deviation. By applying the most reasonable distance, the deviation degrees between attribute values are measured. A linear programming model based on the maximal deviation of weighted attribute values is established to obtain the attribute weights. Therefore, alternatives are ranked by using TOPSIS method. Finally, a numerical example is given to show the feasibility and effectiveness of the method.     

三角模糊数型不确定多指标决策的相似规划模型及其应用

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题:首先,给出了一种新的规范三角模糊数相似度和决策方案相似度的定义,提出了三角模糊数相似度关系理论并得到了一些相关结果;其次,借鉴离差最大化思想提出了一种基于三角模糊数相似度关系确定指标权重的相似规划模型;再次,利用各决策方案与理想决策方案相似度的相对比值大小对各决策方案进行排序和择优,以此给出了三角模糊数型不确定多指标决策的相似度关系算法;最后,通过算例对该算法与离差最大化算法进行对比分析说明了该算法的可行性和有效性。     

拓展的C2OWA 算子及其在不确定多属性决策中的应用

把Yager提出的连续区间数据OWA(C-OWA)算子进行拓展,提出了加权的C-OWA(WC-OWA)算子、有序加权的C-OWA(OWC-OWA)算子、以及组合的C-OWA(CC-OWA)算子,研究了它们的一些性质.基于这些算子,分别在单人决策和群决策这两种情形下,提出了属性权重确知、且属性值以区间数形式给出的不确定多属性决策方法.最后,进行了实例分析.     

不确定型多属性决策的权系数确定及其应用

研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,提出了一种基于区间数相离度的不确定型多属性决策权系数确定方法——标准差和平均差极大化方法,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性。     

Method for uncertain multi-attribute decisionmaking with preference information in the form of interval numbers complementary judgment matrix

The uncertain multi-attribute decision-making problems because of the information about attribute weights being known partly, and the decision maker's preference information on alternatives taking the form of interval numbers complementary to the judgment matrix, are investigated. First, the decision-making information, based on the subjective uncertain complementary preference matrix on alternatives is made uniform by using a translation function, and then an objective programming model is established. The attribute weights are obtained by solving the model, thus the overall values of the alternatives are gained by using the additive weighting method. Second, the alternatives are ranked, by using the continuous ordered weighted averaging (C-OWA) operator. A new approach to the uncertain multi-attribute decision-making problems, with uncertain preference information on alternatives is proposed. It is characterized by simple operations and can be easily implemented on a computer. Finally, a practical example is illustrated to show the feasibility and availability of the developed method.     

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知，属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种基于相离度的求解属性权重公式，并利用区间数比较的可能度，对决策方案进行排序，该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息，又能尽可能地满足决策者的主观愿望，且概念清楚，含义明确，易于计算机或计算顺上实际，最后给出了一个实例。