属性权重未知的混合型多属性决策方法

本文针对属性权重信息完全未知且属性值有实数、区间数和模糊数的混合型多属性决策问题,提出一种新的决策方法,根据已有数据,按照偏差函数建立模型计算出各指标权重;在此基础上,求出各方案与理想方案间的灰色关联度来求解权重未知的混合型多属性决策问题,从而推广了关联度的应用范围,同时为权重未知的混合多属性决策问题提供了新的方法。     

基于五种直觉模糊数TOPSIS的多属性群决策方案设计

文章以直觉模糊数或得分函数为基础研制决策模型.引入直觉模糊数距离、相似度或得分函数距离、夹角余弦投影、灰色关联度,构造理想方案并比较排序,在群决策环境下探讨多种集结算法.结果发现:直觉模糊数的距离或相似度,以及得分函数值的距离、投影或关联度可用于属性值分析、理想方案构造、优劣排序比较;群决策环境下集结算法有相关理论依据.直觉模糊数或得分函数与TOPSIS法结合,基于群决策的集结算法及流程明确,多属性决策应用有方法指导意义.     

基于记分函数的直觉模糊多属性群决策方法

针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。     

多属性决策中一种属性权重的确定方法

对于模糊多属性决策问题,本文通过a-截集技术将梯形模糊数的属性值转化为区间数属性值,运用区间数的相离度构造度量方案属性值差异的函数。然后,依据属性值差异最大化的手段确定属性权重,并基于可能度矩阵排序给出一个对所有方案进行优劣排序的方法。     

混台型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵.然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念.最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤.     

基于多维偏好分析的三角模糊数型多属性决策方法

文章针对决策者的偏好信息是以偏好序对的形式给出、决策矩阵元素为三角模糊数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.利用三角模糊数期望值公式,定义各方案到理想点的距离矩阵,通过求解基于多维偏好分析的线性规划模型,得到属性的权重向量.根据各方案到理想点的加权距离给出方案的排序结果.该方法非常适用于方案数目和属性数量较大、决策者无法给出每一方案的具体偏好值的情形.     

基于统计信号处理的多属性群决策问题探讨

文章针对备选方案属性值和属性权重都为随机变量的不确定多属性群决策问题、结合统计信号处理的估计理论和模糊数运算,提出了一种专家主观偏好集结和随机多属性决策方案排序的方法.该方法首先基于贝叶斯框架构建一个线性估计模型;然后在有无先验知识的基础上利用高斯一马尔科夫估计定理,将多个专家基于模糊数估计的方案属性值和权重值集结成群体估计值;最后通过加权比较得到各个方案的排序.实例分析验证了方法的有效性和实用性.     

基于拉开差距的模糊多属性决策方法

文章针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性期望值的差距最大的双目标规划问题,得到属性的权重向量,根据方案的综合属性期望值给出各方案的排序结果。     

混合型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵。然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念。最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤。     

区间数多属性决策问题的逼近理想点方法

文章针对权重信息部分已知且属性值以区间数形式给出的模糊多属性决策问题,提出了一种基于理想点的方案排序方法.首先由区间数之间的距离公式求得决策方案到模糊理想点的距离,根据所有决策方案的综合贴近度最大化建立一个目标规划模型,由此确定属性的权重值;然后计算各决策方案的相对贴近度,从而根据相对贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性.     

一种区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法

针对属性权重信息确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方法的基本思路,得到每个方案与正、负理想方案间的加权海明距离,进而计算出每个方案与正理想方案间的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。     

基于区间灰数相离度的灰色关联决策模型

为了解决决策方案属性值为区间灰数、指标权重信息部分已知的多属性决策问题,利用灰色关联分析的理论、"核与灰度"思想及最优化理论开展研究。首先构建了区间灰数相离度公式,并提出了基于区间灰数相离度的灰色关联度模型;其次构建了基于区间灰数相离度的灰色关联决策方法;最后在充分利用客观信息的基础上综合考虑了决策者的主观意愿,提出了指标权重确定的优化模型。通过算例验证了该模型的可行性和实用性。     

基于投影的直觉模糊群决策专家权重确定方法

文章针对方案属性值为直觉模糊数的群决策问题,提出了一种基于投影的专家权重确定方法.该方法按照投影分析的基本思想,给出了确定直觉模糊环境下群决策专家权重的计算步骤.其核心是计算每个专家的隶属度矩阵在群体隶属度矩阵上的投影和非隶属度矩阵在群体非隶属度矩阵上的投影,进而利用领导者的偏好度求出专家个体决策矩阵与群体决策矩阵的相似度,最终确定每个专家的权重.最后给出的算例表明了该方法的可行性和有效性.     

一种基于证据推理的混合型灰色多属性决策法

文章针对决策方案的属性值为区间灰数与确定的语言等级,并且属性权重完全已知的混合型灰色多属性决策问题,提出一种新的决策方法。该方法是决策者可根据自己的偏好给出定量属性值的白化值和定性属性值的信用结构,确定了等级信用结构决策矩阵;利用证据推理解析算法求出各方案在各等级的信任度;利用期望效用和区间数排序法对方案进行排序。实例说明了该方法的合理性及其算法的有效性。     

考虑决策者风险偏好的区间粗糙数多属性决策方法

文章针对属性值为区间粗糙数的多属性决策中如何考虑决策者风险偏好问题进行了研究,提出了一种新的区间粗糙数多属性决策方法.首先基于属性值与正负理想点距离远近来反映决策者偏好的思想定义了偏好距离,在此基础上利用熵权法计算属性权重,然后计算各方期望效用并按此排序.最后通过算例证明了此方法有效.     

基于直觉模糊集算子的多属性群决策方法

文章将直觉模糊算子应用于属性值和属性权重的集结,并将传统topsis法与灰关联分析方法相结合,提出了一种新的多属性群决策方法.该方法在传统topsis法中引入直觉模糊集理论,并且不直接计算各方案与理想方案的距离,而用灰关联度的大小来确定方案的优劣.     

模糊多属性决策的最小偏差法

针对只有部分属性权重信息,决策者对方案有一定的主观偏好,并且属性指标表示形式多样的多属性决策问题,文章给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法,建立了一个基于主客观偏好值的总偏差最小化的线性规划模型,用以求解最优权重向量,进而以方案的客观综合模糊期望值大小排列方案优劣次序的决策方法.最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性.     

航空公司航线决策的一种方法

针对只有部分权重信息已知且属性为混合型的航空公司航线决策问题,对用模糊语言和实数表示的属性进行了区间化处理,把多混合属性决策转化为属性值为区间数的多属性决策.然后基于推广定义的相离度和可能度计算公式,利用线性规划模型求取属性权重且依据求取的可能度排序向量给出了航线排序,最后通过实例说明了方法的可行性和有效性.     

一种权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

文章针对权重信息不完全的区间直觉数多属性决策问题,首先引入了区间直觉模糊数的定义和区间直觉模糊数的得分函数。然后对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于加权得分函数的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,然后得到每个方案的加权综合得分函数,进而根据加权综合得分函对方案进行排序。     

直觉模糊信息下的多属性决策组合赋权新方法

研究了方案属性值是直觉模糊数且属性权重未事先确知的多属性决策组合赋权问题.文章根据直觉模糊判断矩阵的期望矩阵和基本满意度,构建了一个基于满意区间求解属性组合权重的数学模型.在此基础上,利用得分矩阵求出了方案的满意排序.最后通过一个算例验证了该决策方法的有效性和可行性.