诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.     

基于直觉不确定语言新集成算子的多属性决策方法

对于直觉不确定语言环境下的多属性决策问题,给出一种基于直觉不确定语言变量新型集成算子的多属性决策方法.该方法采用阿基米德T-模和S-模定义直觉不确定语言变量的新运算法则,避免了现有运算法则不满足封闭性的不足;并基于新运算法则提出对权重进行自适应确定或调整的直觉不确定语言加权算术平均(IULWA)算子.以及定义直觉不确定语言变量新的期望值和精确值,给出直觉不确定语言变量的一种排序方法.进而提出一种属性权重值为实数且属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策方法.最后,通过算例分析说明该方法的有效性和可行性.     

权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言群决策

针对属性权重信息不完全的多粒度犹豫模糊语言型多属性群决策问题,提出了一种基于指派模型的决策方法.本文的主要贡献在于:1)基于犹豫模糊语言术语集的得分函数,提出了从犹豫模糊语言术语集向量中确定备选方案序频次矩阵的算法;2)给出了专家关于备选方案的群体加权序频次矩阵的计算方法,将决策者给出的不完全属性权重信息作为约束条件,建立了混合0-1二次规划模型来确定备选方案的群体排序;3)通过将该方法应用于医疗废物处理技术选择问题,说明了所提决策方法的可行性和有效性.     

基于熵的模糊群体评价合成方法

研究了模糊决策环境下群体评价意见的合成问题。应用距离函数来计算两个梯形模糊数之间的相似性函数,使得相似性函数的应用范围得到拓展。基于熵来度量个体与群体的一致性,建立了群体决策的熵模型,减少了群体的不确定性。利用此模型对专家的初始主观权重进行迭代运算得到修正权重,再把初始主观权重和修正权重线性合成作为专家的综合权重。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于新距离测度的直觉模糊VIKOR多属性决策方法

针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。     

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.     

不确定群体决策的一种加权α-比较数排序法

给出了方案比较的新概念－模糊偏爱度及加权α－较多有效规则，并给出了在加权α－较多有效规则下个体择优集与群体择优集的关系。基于可能度概念，提出了不确定群体决策的一种加权α－比较数排序法，通过算例说明了该法的合理性和有效性。     

基于可能度的语言直觉模糊PROMETHEE多属性群决策

针对权重信息未知的语言直觉模糊多属性群决策问题, 提出了一种基于改进的可能度和偏好顺序结构评估法(preference ranking organization method for enrichment evaluations, PROMETHEE)的语言直觉模糊多属性群决策方法。首先，基于Atanassov偏序和犹豫度, 改进语言直觉模糊数的可能度, 并证明其具有互补性、传递性等良好性质。其次，基于改进的可能度, 通过最大化决策者在属性上的加权平方可能度, 构造多目标规划模型, 求得每位决策者的属性权重。然后，建立群体共识反馈模型, 提高群体共识度, 结合修正的偏好关系和决策者主观权重, 提出修正系数来确定决策者权重。最后，通过实证分析验证该方法的可行性和有效性。     

模糊决策方法在茶叶经营中的应用

研究了茶叶经营过程中拼配的最优决策问题.首先建立了茶叶拼配的最优决策模型—广义目标规划问题.在该模型中,存在着决策者、茶叶经销商的不同等级的目标,已往人们凭经验给出了目标期望值,这缺乏科学性.而且决策者不同等级的目标在实现过程中往往是相互矛盾的,人为所限定的目标期望值就不一定能达到.本文我们应用模糊决策方法,用目标函数的满意度确定出了目标期望值,体现了决策者的主观意愿和偏好,科学而合理地解决了茶叶经营过程中拼配决策问题.其次对实际问题进行了求解.最后给出了茶叶拼配问题的模糊决策方法的有效性分析.     

一种新的模糊群体决策方法

在相似性函数概念的基础上 ,定义了新的相似性函数 ,使得相似性函数应用范围得到了拓展 .并提出一种新的模糊群体决策方法 ,采用正的梯形模糊数来表示决策者的偏好意见 ,通过对表示决策者偏好意见的模糊子集进行排序来作出决策 ,最后给出了算例.     

基于区间直觉模糊数的群决策模型及其在社交网络中应用

基于经典熵方法的局限,提出一个新的区间直觉模糊熵计算方法.考虑社交网络数据高度动态及非结构化的特性,引入区间直觉模糊思想,创新性地将社交网络用户影响力量化评价转化为模糊多属性群决策问题,提出基于区间直觉模糊数的用户影响力动态评价模型.该模型对用户影响力进行多层次分解,建立模糊情境下的指标体系,以区间数描述用户数据,同时引入时间维度考察数据的动态差异,采用新的熵方法计算模糊熵,设计主客观相结合的熵权确定方法,从而对用户影响力进行量化分析.克服了主观赋权的局限,提供了社交网络量化评价的新思路,拓展了区间直觉模糊群决策方法的应用.最后,应用该模型对新浪微博用户进行影响力动态评价,验证模型的有效性.     

Conflict measure model for large group decision based on interval intuitionistic trapezoidal fuzzy number and its application

The problem of measuring conflict in large-group decision making is examined with every decision preference expressed by multiple interval intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers （IITFNs）. First, a distance measurement between two IITFNs is given and a function of conflict between two members of the large group is proposed. Second, members of the large group are clustered. A measurement model of group conflict, which is applied to aggregating large-group preferences, is then proposed by employing the conflict measure of clusters. Finally, a simulation example is presented to validate the models. These models can deal with the preference analysis and coordination of a large-group decision, and are thus applicable to emergency group decision making.     

一种基于三角模糊数的多属性群决策方法

针对方案的属性评估信息和属性权重是模糊语言形式的多属性群决策问题,先将语言信息转化为三角模糊数;然后利用三角模糊数的性质,构造了集结决策者权威性和意见一致性的组合一致性指标,并在此基础上提出了一种模糊多属性群决策算法。最后,通过企业信用状态评估实例及其组合一致性指标的灵敏度分析证明了整个算法的可行性和有效性。     

梯形模糊数判断矩阵的二元语义排序方法

二元语义能够很好地解决信息集结过程中的失真问题,根据二元语义与相应的梯形模糊数等价这一思想,针对群决策过程中梯形模糊数比较的不确定性问题,提出了梯形模糊数互补判断矩阵的一种二元语义的排序方法。讨论了梯形模糊数与二元语义之间的转化方法,建立了二者之间的关系;研究了梯形模糊数互补判断矩阵与二元语义语言判断矩阵之间的内在联系,提出了一种偏好形式为梯形模糊数判断矩阵的极大熵排序方法,给出了梯形模糊数判断矩阵的群集结步骤。算例分析表明所给的排序方法能够有效地避免梯形模糊数评价信息集结过程中信息的丢失与扭曲。     

信息不完全的Fuzzy群体多准则决策的规划方法

提出了一种准则权系数和决策者权系数信息都不完全,且决策者存在风险态度的Fuzzy群体多准则决策方法。该方法通过利用准则权系数的不完全信息构造各方案针对不同决策者的Fuzzy线性规划,利用Fuzzyα 截集和区间数的性质,将Fuzzy线性规划转化为线性规划,求解综合后的线性规划得到各方案针对不同决策者的评价模糊数。然后利用决策者的不完全信息构造Fuzzy线性规划,将Fuzzy线性规划转换成为一般线性规划问题,求解综合后的线性规划问题,得到方案的群体评价模糊数。对决策者的风险态度进行集成得到群体风险态度,利用模糊数的距离公式将群体风险态度与方案的群体评价模糊进行集成得到整个方案集的一个排序。对准则值是梯形模糊数的信息不完全的Fuzzy群体决策方法的实现过程进行了详细讨论。最后通过实例说明该方法的可行性和有效性。     

基于模糊信息的群体多维偏好分析决策模型

针对具有模糊信息的群体多属性决策问题,对原多维偏好分析线性规划(linearprogrammingtechniquesformultimensionalanalysisofpreference,LINMAP)法进行了改进,定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典LINMAP法推广到具有模糊信息的多人决策情况。最后给出了一个应用实例,结果证明该方法具有较强的实用价值,为模糊群体多属性决策问题提供了一条新的解决途径。     

基于熵权的多属性大群体决策方法

针对传统的大群体决策方法只能处理单方案决策问题的缺陷,提出了一种基于多属性的多方案大群体决策方法。该方法首先将单方案大群体偏好模型与算法推广成多方案大群体偏好模型与算法,获得大群体偏好矩阵,然后利用熵权法获得各个方案的排序权重,最后利用各个方案的排序权重和大群体偏好矩阵获得各个方案的综合评价值矢量。通过该综合评价值矢量中的综合评价值得出各方案的综合排序结果,较好地解决了多属性多方案大群体决策问题。通过计算机仿真实验证明该方法的有效性。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。