基于证据推理的信息不完全的多准则排序方法

针对有训练集的准则权系数信息不完全确定且准则值信息不完全或缺失的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法.该方法首先通过证据推理算法将方案的准则值集成,然后将效用值集成,结合准则权系数和等级效用的不完全确定信息和训练集的排序等建立非线性规划模型,利用遗传算法来求解非线性规划模型,得到各准则的权系数和各等级效用值,进而得到整个方案集的排序.最后用实例说明该方法的有效性和可行性.     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

一种区间灰色模糊多准则决策方法

针对准则值和准则权系数为区间灰色模糊数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种灰色模糊多准则决策方法。该方法利用OWA算子对各个方案的准则值进行集结,并对灰色模糊数进行运算,计算各个方案的综合准则值,进而得到各方案的排序。最后,实例说明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于模糊聚类的信息不完全确定的多准则分类方法

针对权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题,提出了一种基于模糊聚类的分类方法。该方法在考虑对训练集分类的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息等建立模糊聚类模型,通过遗传算法求解所得优化模型,得出准则权系数和聚类中心,计算方案属于各类别的隶属度,进而得到整个方案集的分类。实例说明了该方法的有效性和可行性。     

基于PROMETHEE的群体多准则模糊规划方法

针对决策准则值为模糊数、准则和决策者权重信息均不完全的群体多准则决策问题,从两两方案之间的优劣程度大小入手,拓展PROMETHEE方法中优先函数,分别建立了单个决策者下的方案准则集成、群体决策者偏好及其总体风险态度集成等模糊规划优化模型,得到训练集中各方案完全排序。通过算例表明该算法可行,其结论具有较高的可信度。     

基于证据推理的信息不完全确定的MCDM方法

针对权系数为信息不完全确定、准则值不确定且不完全的多准则决策问题,提出了一种基于证据推理的方法。该方法先对决策者给出的权系数不完全确定信息进行分析,得到一组可利用的基数权重,然后将方案的准则值(不确定且不完全)用基于证据推理的算法进行集成,比较方案集在所有基数权重下的效用值的大小,从而确定方案集的排序。最后以实例表明该方法的有效性和可行性     

信息不完全的多准则决策的SIR方法

在决策中,存在准则值不准确、不确定、不能决定和准则权系数信息不完全的多准则决策问题,针对此类问题,提出了一种信息不完全的多准则决策的优劣势排序方法。该方法首先构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,得到方案的全局优势度和劣势度,利用权系数的不完全信息构建相应的最优化模型,求解最优化模型得到优势度和劣势度的变化区间,利用区间数的排序方法得到方案集的一个部分排序或完全排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

区域投资环境评价的Fuzzy群体多准则决策方法

区域投资环境评价是一种信息不完全确定的多准则决策问题.针对这类问题,利用传统TOPSIS方法的基本思路,提出了一种信息不完全确定的Fuzzy群体多准则决策方法.在该方法中.首先对每一决策者,利用TOPSIS方法进行方案的准则集成,求解多目标优化模型得到各准则的权系数,并计算方案的准则集成值;然后进行方案的群体集成,通过求解线性规划模型得到决策者的权重,进而得到方案集的整体排序.最后用实例验证了方法的可行性和有效性.     

Fuzzy multi-criteria decision-making approach with incomplete information based on evidential reasoning

The weights of criteria are incompletely known and the criteria values are incomplete and uncertain or even default in some fuzzy multi-criteria decision-making problems. For those problems, an approach based on evidential reasoning is proposed, in which the criteria values are integrated on the basis of analytical algorithm of evidential reasoning, and then nonlinear programming models of each alternative are developed with the incomplete information on weights. The genetic algorithm is employed to solve the models, producing the weights and the utility interval of each alternative, and the ranking of the whole set of alternatives can be attained. Finally, an example shows the effectiveness of the method.     

Multi-criteria classification approach with polynomial aggregation function and incomplete certain information

1 .INTRODUCTIONThere are lots of multi-criteria classification prob-lems in economic and social life . At present thereare many methods for solving multi-criteria classi-fication problems[1 ~2], ELECTRE TRI and UTA/UTADIS are the useful and efficient ones amongthem.In ELECTRE TRI ,criterionis a pseudo-cri-terion,an outranking relation is defined for eachcriterion. The concordance index and non-concord-ance index are defined according to ascertainedweight so that reliability of …     

基于新直觉模糊距离的随机决策方法

针对指标权重未知,方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出了一种基于前景理论和新的直觉模糊距离的随机决策方法. 首先提出一种新的直觉模糊相似度公式,在此基础上构建了一种以直觉模糊数形式表征的直觉模糊距离公式以减少在运算中信息的丢失,运用直觉模糊熵方法确定指标权重,通过前景理论对方案进行对比和排序.最后,算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机直觉模糊决策方法

针对指标权重未知, 方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题, 提出了一种基于MYCIN不确定因子和前景理论的随机决策方法.根据直觉模糊数的记分函数和前景理论得到各指标下不同方案的MYCIN 不确定因子, 运用灰色关联方法确定各指标的信度; 推导出多证据下不确定因子的融合方法, 并证明了其满足交换律和结合律, 通过该融合方法确定最优方案.最后, 算例分析说明了该方法的合理性和可行性.     

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.