基于犹豫直觉模糊语言数的多属性决策方法

综合犹豫直觉模糊集和语言集,提出犹豫直觉模糊语言集.首先,给出犹豫直觉模糊语言数的运算法则,并探讨犹豫直觉模糊语言数的加权算术平均算子和加权几何平均算子.其次,构建犹豫直觉模糊语言数的得分函数和精确函数,并给出犹豫直觉模糊语言数的排序方法.最后,给出犹豫直觉模糊语言数的多属性决策方法,并通过实例验证.     

区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均算子及其应用

研究变量值为区间毕达哥拉斯模糊数的决策问题,针对决策者、属性间的支撑度及权重对决策的影响,提出基于区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均(IVPFPW-GBM)算子的模糊多属性群决策方法,定义IVPFPW-GBM算子并讨论其性质;构造应用IVPFPW-GBM算子的MAGDM模型,通过排序方法进行决策.最后...     

基于梯形模糊语言变量的多属性决策方法

研究了决策者的偏好信息（属性值）为梯形模糊语言变量（TFLV）的模糊语言多属性决策问题．定义了2个梯形模糊语言变量比较的可能度公式并研究了它的一些基本性质,给出了基于可能度公式的梯形模糊语言变量多属性决策的方案排序方法．这种方法通过对决策信息进行TFLWA算子加权集结,并通过比较梯形模糊语言变量的可能度得到所有方案的排序结果．在不损失模糊语言信息的条件下,该方法计算过程简单,决策结果合理且有效．最后,通过一个实例说明了该方法的操作过程．     

新型距离测度在概率犹豫模糊多属性决策中的应用

作为犹豫模糊集的扩展,概率犹豫模糊集能够更加准确和全面地表达复杂模糊环境下的决策信息。利用分布函数拟合概率犹豫模糊信息,并根据分布函数曲线覆盖面积的相异程度以及分布中心的差异,提出了一种新的距离测度。新距离测度能同时考虑概率犹豫模糊元素整体和内部可能值的差异程度,适合处理概率犹豫模糊信息数据量大的情形。基于新距离测度,能考虑决策者心理行为的TODIM决策方法被应用于概率犹豫模糊环境下属性权重未知的多属性决策问题。以在线会议软件的评估问题为案例分析,验证了方法的有效性。     

三维视域下的概率犹豫模糊集及决策应用

在三维视角下定义了概率犹豫模糊集,并在此基础上设置了解决概率犹豫模糊集多属性群决策问题的两种算法．首先将隶属度、概率、决策专家权重看作以三维点坐标形式进行书写的三维变量,建立了计算概率犹豫模糊元的几何距离函数模型、离差程度函数模型以及概率犹豫模糊数的模糊值模型,然后在考虑概率犹豫模糊元的几何距离与离差程度两个因素的基础上计算属性权重．之后,利用加权的几何距离值与离差程度值计算概率犹豫模糊元的综合值,采用Maclaurin对称平均算子对概率犹豫模糊元的综合值进行集结进而对方案排序;计算概率犹豫模糊数的模糊值,以模糊值的上下确界分别作为区间数的右左端点,用区间数来近似表示概率犹豫模糊元的决策信息,同时,使用区间数的积型贴近度公式对各概率犹豫模糊元进行两两测度,通过比较属性的测度结果来鉴定各方案优劣．最后,将两种算法进行了实例验证,决策结果表明了算法的可行性．     

区间直觉梯形模糊交叉影响平均算子及其应用

针对多属性决策问题运用新的集成算子方法,构造出相应的多属性决策方法。利用隶属度和非隶属度之间存在某种关联和相互影响,提出了区间直觉梯形模糊数的改进的加法运算、数乘运算、乘积运算和幂运算。并在这些运算的基础上,给出了区间直觉梯形模糊数的加权交叉影响平均算子和几何交叉影响平均算子。最后通过实例验证了所提方法的有效性。     

基于犹豫区间直觉语言型Z-Number熵和决策者风险态度的多属性群决策分析

犹豫区间直觉语言型Z-number(HIILZN)是在语言型Z-number基础上拓展而来的,在处理现实世界决策上扮演重要的作用。本文主要提出了在以犹豫区间直觉语言型Z-Number为信息环境下决策者有风险偏好的多属性群决策模型,探究决策者不同风险态度对权重和方案排序的影响,对于进行金融投资以及风险投资等方面的决策均有一定的参考价值。本文首先提出了两种新的语言尺度函数,并基于语言尺度函数,提出了HIILZNs新型距离公式,并利用与HIILZNs正理想点的距离提出了HIILZNs的排序值公式。进一步地基于距离公式提出HIILZNs距离相似度公式,并利用距离相似度构造最优模型求解最优专家权重。接下来提出HIILZNs熵公式度量HIILZNs自身的不确定性,并基于决策者风险态度提出风险偏好因子,然后利用风险偏好因子和熵公式定义了风险偏好函数。最后构造排序值加风险偏好函数最大化的最优决策模型求解最优权重,然后利用WAA算子集结每个方案的属性值得到综合排序值并排序,并探究不同风险偏好下属性权重的变化以及对方案排序的影响。最后,通过一个实例验证该方法的科学性和有效性。     

基于直觉模糊混合优先算子的多准则决策方法

直觉模糊数是对传统模糊数的拓展,混合优先算子是对优先算子和加权算子的拓展.在直觉模糊的情形下,现实中针对实际活动中需要同时考虑准则之间具有不同优先级别和准则权重的多准则决策问题大量存在.本文基于直觉模糊优先算术平均(IFPWA)算子提出了直觉模糊混合优先算术平均(IFHPWA)算子;基于直觉模糊优先几何平均(IFPWG)算子提出了直觉模糊混合优先算术平均(IFHPWG)算子.这两种算子的特点不仅考虑到数据的重要性程度而且考虑到了准则的优先水平.在此基础上,提出了一种基于直觉模糊混合优先算子的多准则决策方法.该方法利用IFHPWA(IFHPWG)算子对数据信息进行加权集结,利用记分函数对方案进行排序并择优.最后,通过一个人才引进的实例分析,验证了所提决策方法的可行性和有效性.     

基于双重犹豫语言偏好关系的群决策方法（英文）

针对决策小组权重未知、方案的偏好信息以双重犹豫语言偏好关系形式给出的群决策问题,提出了一种简单决策方法.首先,为准确、全面地描述群决策过程中的不确定评估信息,定义双重犹豫语言数,并根据定义的运算法则,提出双重犹豫语言加权平均算子.其次,定义双重犹豫语言偏好关系,并利用单个决策小组对方案偏好信息得分值的标准差和其偏好信息得分值与其他决策小组偏好信息得分值的相关系数,提出一种客观确定决策小组权重的方法,进而提出一种基于双重犹豫语言偏好关系的群决策方法.同时,通过九甸峡水库运行方案选择实例说明该方法的可行性和有效性.最后,将该方法与现有方法进行比较,结果表明,所提出的方法能够直接处理双重犹豫语言偏好信息,不需要进行信息转化,从而可以减少原始决策信息的丢失     

一种基于模糊语言标度和FIOWGA算子的决策方法

给出了一种用于方案比较的模糊语言标度，并用定义在区间[1／9，9]上的三角模糊数表示其数值含义．利用该标度构造语言偏好矩阵，给出了一种集结语言偏好信息的模糊导出的有序加权几何平均(FIOWGA)算子，并提出了一种基于模糊语言标度和FIOWGA算子的决策方法．最后，通过算例对方法的可行性和有效性进行了说明．     

带偏好q-阶正交模糊MAIRCA多属性决策方法

本文针对属性评估值为q-阶正交模糊数的多属性决策问题,提出了一种MAIRCA决策方法。首先,结合决策者的风险偏好拓展提出更贴合实际的得分函数,并证明了其相关性质;其次在q-阶正交模糊环境下构建了Q-MAIRCA多属性决策方法;最后通过一个银行风险评估的算例证明了QMAIRCA决策方法的可行性。     

不确定语言环境下的多属性决策方法

研究了偏好值以不确定语言变量形式给出的多属性决策问题. 介绍了不确定语言变量的运算法则, 给出了不确定语言变量之间两两比较的可能度公式, 提出了2种新的数据信息集成算子拓展的不确定语言集成(EULA)算子和区间语言集成(ILA)算子, 并且分别提出了基于EULA算子和基于ILA算子的不确定语言环境下的多属性决策方法. 这2种方法不仅简洁、易懂, 而且在运算过程中不会丢失任何决策信息. 最后, 通过算例对2种方法的实用性和有效性进行了说明.     

基于前景理论的风险型语言决策方法（英文）

基于前景理论方法,提出了一种语言风险型决策方法.首先,采用语言术语的形式对每一种风险状态下的各个选项进行评价;并据此构建语言决策矩阵.其次,将语言术语转化为三角模糊数;并将语言评价信息转化为数值型数据.然后,根据前景理论的思想,计算出概率权重函数与语言值函数,进而得到各选项的加权前景值.最后,根据加权前景值对各选项进行排序,并做出最优选择.该决策方法将决策者的心理偏好行为融入到实际决策过程中,并通过一个股票选择的应用实例验证了该方法的有效性.     

多属性决策的主客观结合特征向量方法

研究了结合主观和客观信息的模糊多属性决策问题,其中主客观信息分别由属性权重的两两比较矩阵和决策矩阵组成.提出一种结合主观和客观信息的特征向量决策方法,给出了2种求解基于主客观特征向量法的模糊多属性决策方法.这种方法通过求解2个线性目标规划模型得到最优属性权重,然后,通过对决策信息进行简单的加权集结,得到所有方案的排序结果.最后,通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性.结果表明,该方法要比其他主客观结合多属性决策方法简单.     

基于不确定语言变量的风险投资项目群体评价方法的研究

在风险投资运作过程中,对项目的风险评估是其关键环节.由于影响风险评估项目的因素具有不确定性,本文引入不确定语言变量的运算法则.先使用不确定语言加权平均算子对信息进行集结,针对属性权重完全未知的情形,给出一个求解权重的方法;再通过不确定语言加权平均（ULWA）算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,利用已有的可能度矩阵排序公式得到决策方案的排序;最后给出实例分析,以说明该方法的有效性和可操作性.     

基于互补判断矩阵的模糊多属性群决策方法

针对属性值为梯形模糊数,属性权重未知,决策者对方案有梯形模糊数互补判断矩阵的模糊多属性群决策问题,提出一种群决策方法.给出了由综合属性值得到方案间相互比较的梯形模糊数互补判断矩阵的转化方法.借助梯形模糊数间距离的顶点法表示,建立模糊规划模型,最小化两类梯形模糊数互补判断矩阵间的偏差.求解模型,得到属性的精确权重.进而根据综合属性值对方案排序.最后给出一个数值例子验证所提方法的有效性.     

给定orness 水平下生成单调OWA权值序列的3种方法

基于OWA算子和RIM模糊量化算子的性质, 提出了在给定orness水平的情况下, 生成单调OWA算子权值序列的3种方法, 分别是等比OWA算子、等差OWA算子和基于修正的模糊量化算子的权值生成方法. 与现有的大多数方法相比, 该系列方法符合直觉且计算简单. 该系列方法还可以使决策者给出一定的初始条件, 而得到其所期望形式的OWA权值序列, 在一定程度上增加了决策的灵活性. 每种方法都给出了具体算例以表明其有效性和合理性.     

三角模糊数的犹豫模糊多属性决策方法

将三角模拓展到犹豫模糊集,用T-模表示该犹豫模糊集的悲观取值,用S-模表示其乐观取值.借助于犹豫模糊集的悲观值和乐观值提出一种新的偏好度,给出了犹豫模糊集的排序方法并将其应用于犹豫模糊集多属性决策,并以实例验证了这种可能度的可行性和有效性.     

多目标多模式运输问题的模糊规划方法解

本文在现有研究进展的基础上, 提出了一种用于求解多目标多模式运输问题(MOSTP)的最优折衷解的模糊规划方法, 该方法的特征是综合考虑了每个目标的边缘评价和所有目标的整体评价因素. 通过分配每个目标的权重将决策者的偏好充分体现到决策过程中, 并通过相应的折衷规划模型, 在对所有目标整体评价的基础上得到决策者所期望的折衷解. 由于采用广义的模糊目标集成算子, 该方法不仅对现有求解方法进行了扩展, 而且在求解方式上也更加灵活和切合实际. 最后采用实例论证了该方法的求解过程.     

区间数直觉模糊多属性决策的联系数新算法

针对区间直觉模糊多属性决策的模糊不确定问题,提出一种基于联系数的区间直觉模糊多属性决策新算法。首先把区间数转换成a+bi型的二元联系数，把区间直觉模糊数转换为a+bi形式的直觉模糊数;再参照三元联系数的势函数概念计算直觉模糊数的直觉模糊势，建立基于直觉模糊势的多属性决策模型，依据模型中的综合加权直觉势大小得出n个方案的初排序，依据模型中的综合加权模糊势做初排序的不确定性分析得到终排序。实例应用结果证实了新算法思路的合理性和结果的有效性。