基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于梯形直觉模糊数的TOPSIS多属性决策方法.根据提出的梯形直觉模糊数的Hamming距离公式,计算各方案和梯形直觉模糊数正负理想方案的距离,从而求得各方案和正理想解的相对贴近度,基于贴近度大小对方案集进行排序.最后,用数值实例进一步说明了该梯形直觉模糊TOPSIS方法的有效性和实用性.     

基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法

传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集（IFS）之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方法有效、实用,在直觉模糊多属性决策中,该方法比欧氏距离方法要简单,但计算结果完全一致.     

基于可比较语言多属性决策的扩展TOPSIS方法

针对偏好信息是可比较语言的多属性决策,提出了一种新的决策方法——基于可能度分布距离测度的TOPSIS方法;该方法首先将可比较语言转化为犹豫模糊语言信息,通过定义可能度分布距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在距离计算过程中的误差;然后建立了基于可能度分布距离测度的TOPSIS决策模型,通过计算正负理想点得到最优参照方案,根据各方案与最优参照方案间的距离进行排序并择优,相比于传统TOPSIS方法更能体现各方案与理想方案的贴近程度;最后,以快递服务公司的测评案例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于灰色关联度的改进TOPSIS模型在水质评价中的应用

将欧几里得距离分析法、灰色关联度嵌入到TOPSIS模型中,建立基于灰色关联度的改进TOPSIS模型,提出一种新的相对贴近度改进算法,不仅能反映方案与理想解距离上的接近程度而且还考虑形状上的相似关系;同时采用组合赋权法计算评价指标的权重,克服了主、客观单独赋权的不足.将建立的改进TOPSIS模型应用到黄河下游水质综合评价中,结果表明该模型具有良好的实用性和有效性.     

改进的TOPSIS综合评价模型在河道整治方案优选中的应用

综合考虑社会效益、生态效益、经济效益，建立河道整治方案的优选评估指标体系，提出利用“垂面距离”代替“欧式距离”确定贴近度进行方案优选的综合评价方法，建立基于信息熵权的改进TOPSIS综合评价模型，并将该模型应用于乌海市摩尔沟河道整治方案的优选中。结果表明：改进的TOPSIS综合评价模型能较好地评价河道整治方案，方案优选结果与当地实际情况相符。     

基于三元区间数的鸟撞座舱盖的不确定性分析

为了研究鸟撞座舱盖的安全问题,建立了基于光滑流体粒子动力学和有限元法耦合的鸟撞座舱盖模型.根据目前国内研究现状及缺乏相关鸟撞试验数据的情况,提出了采用三元区间数描述鸟撞不确定参数的方法,即小元表示不确定参数最小界限值,大元表示最大界限值,特元表示该不确定性参数最可能出现或者工程师最易选定的值.在此基础上,提出了应用确定性和区间相结合的算法对于三元区间数下鸟撞不确定性模型的求解方法,以及关于三元区间数的概率分布函数计算方法.计算结果与实际情况相符,说明三元区间数的鸟撞模型可有效地计算不确定性的鸟撞问题.     

属性权重信息不完全区间数多属性决策方法

依据传统的TOPSIS方法的基本思路,基于相对隶属度法,给出了解决属性权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤。其核心是借助每一方案的综合加权距离求得每个方案相对于优等方案的隶属度,再按隶属度的大小进行决策。该方法克服了以往研究此类问题时所遇到的区间数难以排序的困难,表明相对隶属度法的择优与排序能力要比传统的逼近理想解法强。最后,用实例说明了模型的可行性和有效性。     

改进的TOPSIS法在油气田开发中的应用

为了科学合理有效地优选油气田开发方案,针对传统的TOPSIS方法（逼近理想解法）在方案综合评选中存在距离理想解近的方案也可能距离负理想解近的问题,对TOPSIS方法进行了改进：引入垂面距离代替欧氏距离来判断方案贴近理想解的程度,并按照各方案与理想解的垂面距离进行排序择优。将改进的TOPSIS方法应用于某油田开发方案优选的实例中,在综合考虑油田开发效果指标、经济效益指标的基础上建立方案优选评价模型,改进的TOPSIS方法优选结果与模糊决策方法优选结果进行对比,对比结论说明了此方法在油气田开发方案优选中的有效性以及使用此方法具有简捷易操作性。     

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.     

基于AHP-TOPSIS的采矿方法优化

 根据层次分析法(AHP)和理想点法(TOPSIS),建立采矿方法优化排序的数学模型,该数学模型采用德尔菲法(专家意见法)确定采矿方法优化排序的决策指标,如倾角、厚度和顶板稳固性等;将待选方案指标转换为判断矩阵,通过层次分析法确定判断矩阵中各指标权重,然后用理想点法进行优化排序,得到加权标准化的决策矩阵,从而计算出各方案的相对贴近度.以三山岛金矿采矿方法的优化方案为例,3种采矿方法的相对逼近度为0.1467,0.5168,0.9706,以此确定第3种方法最优,进而验证模型的可行性,为矿山采矿方法的优化提供有效参考.     

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.     

基于模糊TOPSIS方法的变压器维修策略

变压器维修策略的决策是一种涉及到量化指标和定性分析指标共存的混合多属性指标的决策问题.运用模糊理想解法(fuzzy TOPSIS)建立了变压器维修策略的模糊综合评价分析模型,来解决含有混合多属性指标决策问题.这种方法不仅可以对多台变压器的运行情况进行监视,通过利用计算相对贴近度来确定变压器的运行状态,进而确定变压器的维修策略,而且还可以通过专家系统对1台变压器的多种维修策略进行直接的判断与确定,通过精确的实数型指标值、区间数型的指标值和模糊数的指标值进行分类判断,给出多种维修策略下的取值情况,进而分析比较各个相对贴近度的大小,做出排序,决定选取哪种维修策略.通过实例验证此方法具有良好的决策效果.     

基于区间值毕达哥拉斯模糊数的多属性决策方法

针对决策信息为区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的多属性决策问题,提出了一种基于区间值毕达哥拉斯模糊交叉熵的多属性决策方法。首先,将交叉熵的概念引入到区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)中,定义了一种新的区间值毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)交叉熵测度,并以此来刻画两个区间值毕达哥拉斯模糊集之间的差异程度;其次根据每个区间值毕达哥拉斯模糊数(IVPFN)的得分函数,确定区间值毕达哥拉斯环境下的正、负理想解;再次在TOPSIS原理基础上,根据每个方案与正、负理想解之间的相对贴近度来获取最佳方案;最后通过一个实例对文中所提出的方法进行验证,表明了该方法的可行性与合理性。     

基于组合赋权和理想解法-灰色关联的公路工程施工安全评价

为了改善公路工程施工安全评价水平,有效减少施工安全事故的发生,建立了基于理想解(technique for order prefer-enceby similarity to ideal solution,TOPSIS)法-灰色关联的公路工程施工安全评价模型.通过组合赋权方法求得组合权系数,赋予评价指标权重,以充分利用评价指标信息;结合TOPSIS法和灰色关联分析可以分别对评价对象位置关系和态势变化进行分析的优势,引入偏好系数对欧式距离和灰色关联度进行综合,求得相对贴近度,从而实现对各个评价对象的综合评价.实例应用分析表明,求得的最终评价结果合理可靠,说明该模型具有一定的科学性和实用性.     

基于I-TOPSIS的可比较语言多属性决策方法

针对属性值是可比较语言的多属性决策问题,提出了一种新的多属性决策方法——I-TOPSIS法;传统的TOPSIS方法的综合评价值只能反映各评价对象内部的相对接近度,为了体现各方案与理想的最优方案的接近程度,引进I-TOPSIS法,通过定义正负理想点找到最优的参照方案,根据备选方案与最优参照方案之间的距离对备选方案进行排序和择优;最后,通过实例分析说明了方法的有效性和合理性。     

考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法

针对在实际的多属性语言群决策问题中属性之间往往具有相互关联作用这一问题,提出了一种考虑属性关联的TOPSIS语言群决策方法.该方法中决策者给出对方案的语言评价信息,并采用二元语义概念对语言评价信息进行处理.在传统理想点法的基础上引入λ模糊测度的概念,根据属性间的关联作用确定每个方案属性的权重并得到加权决策矩阵.然后计算每个方案与正、负理想点间在n维二元语义空间内的二元语义欧氏距离并得到相对贴近度,确定最优方案.该方法有效地避免了决策过程中语言评价信息的扭曲和损失,并能够考虑属性间的关联作用对于属性权重的影响,使得决策结果更加合理可信.通过一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型

针对三角模糊数预测问题，将三角模糊数转化为对应的三元联系数，以三元联系数的贴近度作为最优准则，引入广义加权平均（GOWA）算子，建立了基于三元联系数贴近度的三角模糊数组合预测模型，并证明了该模型为优性组合预测模型。通过实例分析验证了该模型是有效的，能够有效提高预测精度，并对GOWA算子中的参数进行了灵敏度分析。     

基于TOPSIS的学术期刊比较研究

基于TOPSIS测度五类学术期刊正理想解和负理想解的接近程度,依此将五类学术期刊排序,从一个侧面表征五类学术期刊的相对地位和影响力,促进学术期刊的发展。     

基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。