一种新的梯形模糊数互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以梯形模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先利用COWA算子,引入期望值函数概念对梯形模糊数来排序,排序结果可以根据决策者的乐观程度进行调节,更加合理。然后基于期望值函数,把梯形模糊数互补判断矩阵转化期望值互补判断矩阵进行排序,并利用决策者的乐观程度对排序结果进行敏感性分析。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

群组决策中三角模糊数互补判断矩阵的相容性及方案排序研究

针对专家偏好信息为三角模糊数互补判断矩阵的群组决策问题,研究偏好信息的相容性及方案排序问题。基于Hamming 距离的概念,首先给出了衡量两个三角模糊数相容性的一个指标,并研究了该指标的相关性质;其次,根据三角模糊数互补判断矩阵的特点,给出了三角模糊数互补判断矩阵的相容性指标;以相容性指标为依据设定专家权重,进而给出了一种方案排序方法。最后,算例验证了方法的有效性。     

基于OWG算子的不同形式偏好信息 的群决策方法

具有不同形式偏好信息的群决策是决策分析及群决策支持系统研究的一个新课题,它对 于进一步提高群决策支持系统的实用性和灵活性方面具有重要意义. 针对这类群决策分析,提 出了一种具有效用值、序关系值、模糊互补判断矩阵、互反判断矩阵等4 种形式偏好信息的群 决策方法. 在该方法中,首先给出了将不同形式的偏好信息均转化为互反判断矩阵形式的计算 公式;然后基于OWG算子将各决策者的偏好信息集结为群的偏好并进行方案的优选;最后给 出了一个算例.     

基于模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法

基于决策者提供方案偏好信息的排序方法研究是决策分析的一个重要问题.不同类型的偏好信息有不同的排序方法和理论依据.根据模糊判断矩阵完全一致性的概念,从最优化角度提出了模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法,并研究了其性质,给出了相应的一致性检验指标.最后进行了算例分析.     

三端点区间数互反判断矩阵的排序方法研究

本文研究了三端点区间数互反判断矩阵的一致性和排序方法。在三端点区间数互反判断矩阵完全一致性概念的基础上,首次将矩阵特征向量思想引入三端点区间数互反判断矩阵之中——研究了三端点区间数互反判断矩阵的一致性与权重向量之间的类似特征向量关系,并运用线性规划模型给出一种处理三端点区间数决策者对方案属性权重的方法,然后通过三端点区间数权重向量的期望值,进行方案集结排序。最后通过具体的案例,验证了所提出方法的有效性和适用性。     

基于两类残缺偏好信息的交互式群决策方法研究

提出不同残缺偏好信息的交互式群决策方法。利用矩阵元素之间的可达性关系,给出区间数判断矩阵残缺元素的确定方法。定义了不同偏好信息的群体满意度,基于群体判断与决策个体判断之问的偏离程度,与决策者进行交互,使得决策者的意见尽可能协调一致。根据修正意见求解得到方案排序,并通过算例说明方法的有效性。     

基于模糊判断矩阵的群决策方法研究

对多个决策者给出的偏好信息的有效集结是群决策过程的重要问题之一.不同类型的偏好信息有不同的集结方法.基于模糊判断矩阵一致性的定义,提出一种加权集结方法的最优化模型,从而得到群决策中一类模糊判断矩阵的集结方法,并进一步分析和研究群组判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质.     

基于非均匀性语言标度和DLWA算子的动态绩效模糊群决策研究

基于企业人力资源管理(HRM)系统中职能管理部门年度绩效考核决策评价和选优序列生成过程中的数据的不确定性、随机性和模糊性,通过设计季度绩效多维度模糊评价体系,采用非均匀加性语言评估标度定性的多维度评价,构建动态加性语言判断矩阵模型,利用DLWA算子等语言信息集成算子,集成多个决策者不同时期绩效指标评价数据,并整合不同决策者的偏好度,综合呈现年度部门业绩选优序列,优化提升职能管理部门绩效考核决策的精确性、公平性和可信度。     

基于三角直觉模糊数Choquet积分算子的多属性决策方法

定义了三角直觉模糊数的Hamming距离,给出了属性独立情形下的三角直觉模糊数算术集成算子,并运用模糊测度和Choquet积分,定义了三角直觉模糊Choquet积分算子,并分析其有关性质。针对方案评价信息为三角直觉模糊数的关联多属性决策问题,利用三角直觉模糊Choquet积分算子集成得到方案的综合属性值,建立多目标优化模型并转化为线性目标规划求解,客观地确定了属性集的模糊测度,进而提出了相应的决策方法。实例分析表明了方法的有效性和合理性。     

语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用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,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

基于模糊判断矩阵信息确定专家权重的方法

本文对群组模糊判断矩阵集结过程中确定专家权重的问题进行了研究,建立了模糊判断矩阵的特征矩阵和求解群集结矩阵的最优化模型,通过矩阵之间距离度量判断信息自身逻辑一致性程度和群体相容性程度,给出一种基于专家判断信息的可信度计算其后验权重的方法,最后用算例予以说明.     

基于HTFWGBM算子的供应商选择模型研究

由于供应商选择中的的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性，从而导致信息融合失真和决策结果不准确的情况。针对决策属性以犹豫三角模糊数（HTFN）给出的供应商的选择问题，本文提出一种基于HTFGWBM算子的决策算法。首先，针对犹豫三角模糊数和几何Bonferroni平均算子理论，分别定义了犹豫三角模糊几何Bonferroni平均（HTFGBM）算子和犹豫三角模糊几何加权Bonferroni平均（HTFGWBM）算子，同时分别研究了算子的幂等性，置换不变性，单调性和有界性等性质。其次，基于HTFGWBM算子构建新型犹豫多属性决策模型，结合HTFN排序方法进行备选供应商排序。最后通过算南水北调中线工程中的供应商选择实例证明了决策模型的可行性与有效性。结果表明，通过调整模型参数，模型具有一定的延展性和容错能力，能够很好的进行科学决策。     

基于对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子的多属性决策方法及其应用

针对需要同时考虑变量隶属度、非隶属度以及关联性的融合问题，本文将对偶犹豫模糊集与Heronian平均算子相结合，定义了对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子和对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子，讨论了新算子的一些优良特性，包括幂等性、置换不变性、有界性、单调性等性质，并针对属性值为对偶犹豫模糊语言信息关联系的多属性决策问题，建立了基于对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子的多属性决策模型，基于所定义的算子和建立的数学模型，提出了一种新的基于对偶犹豫模糊Heronian平均算子的多属性决策方法。最后，通过多属性决策算例验证了方法的有效性和可行性。     

基于Heronian平均算子的Pythagorean模糊不确定语言决策方法

针对评价信息为Pythagorean模糊不确定语言数、属性权重未知且属性间相互影响的多属性决策问题,提出一种基于灰色关联法和Heronian平均算子的决策方法。首先,提出Pythagorean模糊不确定语言Heronian平均（PFULHM）算子和Pythagorean模糊不确定语言几何Heronian平均（PFULGHM）算子,并证明其满足幂等性、单调性、有界性及可交换性。考虑到属性权重之间重要程度的差异,定义了Pythagorean模糊不确定语言加权Heronian平均（PFULWHM）算子和Pythagorean模糊不确定语言加权几何Heronian平均（PFULWGHM）算子。其次,将灰色关联法运用到Pythagorean模糊不确定语言环境中求解属性权重。最后,提出基于PFULWHM算子和PFULWGHM算子的决策方法,并通过算例分析说明本文提出方法的有效性。