群决策共识过程的优化及其在农产品滞销中的应用

群决策在重大事件中起着越来越重要的作用.如何优化决策过程并使专家们的意见达成共识是当前的热点问题.为了更有效的帮助人们使用群决策方法解决现实问题,运用犹豫模糊语言偏好关系,基于距离测度和相似度构建一种新的群决策方法.首先,介绍了语言术语集和犹豫模糊语言偏好关系的相关概念;其次,提出共识性测度及群共识性指数改进算法,在此算法和集结算子的基础上,构建群决策模型;最后,利用农产品滞销案例验证该模型的合理性和有效性.     

基于乘性一致性调整算法的二元语义决策模型

为了提高专家评价信息的准确性和有效性,在二元语义的环境下,提出了一种基于乘性一致性调整算法的二元语义决策模型.首先,简单回顾二元语义偏好关系(2-TLPR)的概念;其次,为提升2-TLPR的一致性,构造局部调整的乘性一致性改进模型;通过上述算法,进一步重新构造全新的二元语义偏好关系,并运用二元语义算术平均算子进行集结;最后,将二元语义决策模型运用到公共卫生突发事件的决策问题中,并与现有方法的对比,验证了该决策模型的可行性与有效性.     

基于区间犹豫模糊偏好关系的多属性决策方法

在现有的区间偏好关系和犹豫偏好关系基础上,首先定义了具有专家犹豫优先度的乘 性一致性区间犹豫模糊偏好关系,并提出了其一致性和评价对象优先权重之间的关系;其次,基于 模糊决策思想,建立线性规划模型,求出对应评价对象的区间权重向量;最后将模型应用于实例 中,说明其可行性。     

加权犹豫模糊偏好关系及其在群体决策中的应用

考虑到犹豫模糊偏好关系更能全面地表征决策者的偏好信息, 将犹豫模糊偏好关系置于权重意义下, 定义了加权犹豫模糊偏好关系和乘性一致的加权犹豫模糊偏好关系,并设计了一种一致性调整算法, 用于检测和提高加权犹豫模糊偏好关系的一致性水平,最后给出基于加权犹豫模糊偏好关系(weighted hesitation fuzzy preference relation, WHFPR)的群决策方法, 并通过案例分析表明所提出方法的实用性和可行性。     

一种犹豫模糊集多属性群决策模型及应用

针对犹豫模糊集多属性群决策问题,从点坐标的角度出发设置了一类决策算法,更改了犹豫模糊集的表示方法,在此情形下建立了判断2个犹豫模糊元的大小比较规则与测度2个犹豫模糊元的距离模型,分别建立了计算决策专家客观权重、综合权重和属性的个体权重、整体权重以及综合权重的计算方法。在不同的决策专家权重类别与属性权重类别下,利用Maclaurin对称平均算子对犹豫模糊元进行集结以获取各方案的综合属性值进行排序。数值算例分析表明,利用点坐标建立的决策算法能够达到有效排序方案目的,同时,根据不同的决策专家权重类别与属性权重类别建立的9种决策模型得出的方案排序结果差异明显,说明决策专家权重类别与属性权重类别对决策结果的影响不容忽视,在具体的犹豫模糊集多属性群决策问题中,决策者应根据实际问题需要选择适当的决策模型,以更好地满足决策需求。     

基于新语言尺度函数的犹豫Z-number群决策模型

针对犹豫语言型Z-numbers(HLZ-numbers)的群决策问题,提出了在未知专家属性权重时以犹豫语言型Z-numbers为信息环境下的群决策方法;首先在Z-number理论和语言型语集的基础上提出了两类新的语言尺度函数(LSF)以及相关性质,并用新的语言尺度函数来度量语言型信息;其次结合两类新的语言尺度函数提出了犹豫语言型Z-numbers之间的距离公式,并建立了基于新的语言尺度函数的犹豫Z-numbers群决策模型;该模型结合集成算子理论,利用区间数算术平均将决策矩阵集成为综合矩阵,通过建立二维的可能度比较可能度矩阵,然后利用排序向量法进行排序;最后,通过一个实例分析验证了该方法的有效性和可行性。     

基于区间值犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型

针对区间值犹豫模糊信息系统,提出了两种基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集的三支决策模型。首先,借助多粒度粗糙集理论,提出乐观和悲观区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型。其次,引入区间犹豫模糊连续交叉熵的概念,用TOPSIS方法来计算对象在不同情况下的条件概率。基于此,定义区间犹豫模糊决策理论粗糙集并给出相应的三支决策规则。最后,通过实例验证了这两种模型对目标评估采取不同的态度和决策方案,并且证明了所提算法的有效性。     

一类应急物资筹集问题的模糊机会约束模型

为提高应急物资筹集的有效性,提出了一种新的应急物资筹集决策模型和算法.建立了紧急市场采购条件下应急物资筹集决策模糊优化模型,给出了与其等价的模糊机会约束规划模型,提出了参数为三角模糊数时模型的确定化转化方法,并设计了基于模糊模拟的模型智能算法,该算法能够有效处理复杂的模糊机会约束规划问题,最后通过算例说明了该方法的有效性.     

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.     

基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

加权的概率犹豫模糊集的三维向量测度法与决策应用

为了更加精细化地描述概率犹豫模糊集,将概率犹豫模糊元中的隶属度添加相应的决策专家权重,并由此提出了加权的概率犹豫模糊集概念.用三维向量表示加权的概率犹豫模糊数,在此基础上建立了加权的概率犹豫模糊元的三维向量得分函数模型、三维向量离差函数模型、2个加权的概率犹豫模糊元的大小比较规则与距离测度模型.分别给出了属性的外部权重、内部权重以及综合权重的计算方法.在属性的3种权重条件下,运用方案的整体得分值与内部决策专家评价差异值2个因素计算方案的综合属性值,进而对各个方案排序.决策结果表明,在利用三维向量刻画加权的概率犹豫模糊集的基础上建立的决策算法不但有效可行,而且提供了一种多元化的决策方法.     

一类新的犹豫模糊语言术语集的距离测度

犹豫模糊语言术语集是在犹豫模糊集的基础上对单个语言术语的扩展,它用以描述专家评估一个语言变量时表现出的犹豫偏好.在很多情形中,等级越高的相邻两个等级之间的差异就越大.受此启发该文构造了一类新的犹豫模糊语言术语集的距离测度,并相应地发展出了语言术语间的Hamming、Euclidean和Hausdorff等距离测度,最后,通过实际例子说明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于IVHFWHM算法的项目投资评估模型

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法.首先,基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM),提出区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子;其次,详细研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质;最后,建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,并通过项目投资评估问题验证提出决策模型的可行性与有效性.     

基于群体共识的语言直觉模糊三支决策方法

针对基于语言直觉模糊数评价损失函数的三支群决策问题,提出一种具有群体共识的语言直觉模糊三支决策方法.首先,基于海明距离定义了语言直觉模糊相似测度(语言直觉模糊数),进而构建基于非相似度最小的最优集成模型并导出权重迭代公式.在此基础上,设计一种实现语言直觉模糊综合损失函数一致性的迭代算法且理论上证明了该算法的收敛性.依据迭代算法获得满足一致性的综合损失函数,建立确定语言直觉模糊三支群决策阈值的单一优化模型,并提出基于群体共识(即所谓群体一致性)的语言直觉模糊三支决策方法.最后,算例分析和仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

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。     

舰船通道布置方案的直觉模糊多属性群决策方法

基于人工蜂群(ABC)算法的直觉模糊多属性群决策方法对舰船通道布置方案进行了决策优选.分析了舰船通道布置的影响因素,提出了通道布置评价的指标体系.建立了适应于直觉模糊判断矩阵一致性调整的优化模型,并引入ABC算法对模型进行了求解,形成了一种新的直觉模糊多属性群决策一致性修正方法,该方法不需要决策专家反复协商来使专家决策结果达到可接受的一致性,提高了决策效率.通过舰船通道布置方案评价的具体实例,验证了该决策方法的可靠性和合理性.     

犹豫模糊语言信息的主要内容探析

针对决策过程中环境的不确定性以及人类知识的有限性,提出了能够描述决策信息的不确定性、准确反映决策者偏好的犹豫模糊语言;首先从犹豫模糊语言的相关概念、运算规则、比较规则、距离测度、算子以及基于犹豫模糊语言的多准则决策方法等方面对近年来的犹豫模糊语言相关文献进行综述,然后将基于犹豫模糊语言的多准则决策方法应用到现实生活中,并给出了犹豫模糊语言的相关应用领域,以此说明对犹豫模糊语言的研究不仅具有理论意义,而且具有现实意义,最后对犹豫模糊语言的未来作出展望,指出在大数据、云计算时代,犹豫模糊语言需要与新领域相结合。     

一种新的双犹豫模糊软集及其在决策问题中的应用

将犹豫模糊集和双软集模型相结合,给出一种新的双犹豫模糊软集的概念,以及双犹豫模糊软集上的算子,如补、交、并、扩张并、扩张交、限制并和限制交等,并通过约简双模糊软集和水平截集,提出一种基于决策的双犹豫模糊软集的可调方法.该算法给出了做最优选择的方法.     

基于FCM的大规模群体决策方法

针对大规模多属性群体决策问题在不平衡犹豫模糊语言环境下难以确定决策者偏好权重的问 题,提出了同一模糊集群中,单个决策者偏好权重的计算方法。 首先,在不平衡犹豫模糊语言环境下,引入同一集群内单个决策者偏好权重这一概念;之后,在 FCM 算法基础上,利用算法产生的聚类中心和决策者与所 属集群的隶属度,定义了新的偏好权重计算公式以及集群的决策矩阵计算公式,由此得到一种新的大规模群 体决策方法;最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性。     

基于直觉可信分析的犹豫性度量

针对人脑对信任范畴的直觉模糊特征,采用经验映射与直觉反演原则提出了一种基于直觉可信分析的犹豫性度量方法,并且建立了犹豫集的概念。研究表明:建立人类直觉信息系统,是分析直觉模糊集的有效工具,犹豫度是对一个直觉行为可信的度量,模糊感知角度能够度量犹豫的形成和变化过程,同时最小模糊度模型为不确定性条件下行为选择的合理性提供了有效的犹豫控制方法。为不确定决策理论引入了新的分析方法,完善了直觉模糊集的内容,不仅提供了一个决策过程的控制策略,还为交互直觉学习系统建立了新的智能分析方法。