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多属性群决策问题是当今复杂决策环境下的研究热点,而区间直觉模糊数可以从隶属度、非隶属度和犹豫度三方面描述不确定信息,具有很强的表现能力,因此学界基于区间直觉模糊数对多属性群决策问题进行了大量研究。但是现有研究一方面在处理共识达成问题时所广泛采用的"多数原则"策略会导致某些关键信息或知识被视为冲突意见而被修改或忽视;另一方面基于距离的区间直觉模糊数相似性测算方法忽略了犹豫度的影响,会造成评价信息损失。针对上述不足,提出区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型。首先,通过个体犹豫度和群体犹豫度的提出,保证了决策群体内部信息和知识的有效交流,使关键性决策信息或知识不会通过强制修改或删除的方式失效;其次,采用区间直觉模糊数相关系数测量相似度,避免基于距离测算而可能出现的错误结果;继而,将决策主体权重设置为区间直觉模糊数形式,通过计算不同决策者之间的相对优势值和劣势值进行主观赋值,保证了决策者权重的客观性和真实性;此外,结合TOPSIS和线性规划方法求解得到最优属性权重,保证了属性赋值的精确性,最后,通过具体的应用实例以及与当前学界主要研究成果的比较分析,进一步论证了所提模型的优势和创新性。 相似文献
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权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策问题,首先,引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。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,给出了一个基于最大偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,并基于IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文针对具有语言型和直觉模糊数两种评价信息的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS的决策方法。首先,定义了新的函数,可将不同粒度的语言评价信息转换成直觉模糊数。其次,在直觉模糊数熵值的基础上,提出了一种新的专家权重确定模型。再次,利用IFWA算子在把个体决策矩阵集结为群体决策矩阵后,基于TOPSIS分别计算群体评价值到正理想解和负理想解的距离,从而得到方案集的排序。最后,在ERP选优问题中的应用,验证了方法的有效性。 相似文献
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权重信息完全未知的灰色多属性群决策方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重及各决策人的权威权重完全未知的灰色多属性群决策问题。通过分析,引入了个体理想最优方案向量、理想专家、方案间优势度和方案集中方案间优势比较矩阵等概念。根据区间灰数的本质特征,定义了两区间灰数的新的相离度,构建了基于两区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式及灰色关联度。建立了基于投影的特征向量法和模糊互补判断矩阵排序方法的两种决策算法,给出的算法避免了权重的计算。文中实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性。 相似文献
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将灰色模糊数扩展,定义了区间灰色区间数及其距离.针对准则值为区间灰色区间数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种基于目标规划法的灰色模糊多准则决策方法,求得最优权重向量,从而得到各方案的排序.最后给出一个算例说明方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对属性值以区间数、语言值、直觉模糊数呈现时,提出了基于改进的直觉模糊熵和熵权法结合的方法确定属性的客观权重,通过建立主观偏好值与客观权重的总偏差最小的规划模型得到主观权重,组合赋权后建立可能度矩阵对方案排序,最后给出算例,验证方案的可行性和有效性。 相似文献
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一种评价信息不完全的混合型多属性群决策方法 总被引:6,自引:2,他引:4
针对一类评价信息不完全且属性值由精确数、语言评价值等定量、定性形式构成的混合型不完全信息多属性群决策问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的决策方法。首先定义了转换函数将不同类型属性值一致转换为更符合决策实际的直觉模糊数,接着根据信息熵原理利用直觉模糊数中的犹豫度确定专家客观权重,随后应用证据理论集结含有信息缺失的评价值,并构造了一可能度比较公式用于集结后方案排序。该法解决了决策问题中易出现的信息残缺和混合型信息等情况,具有更强的实用性。最后的实例分析证明了该方法的科学性、有效性。 相似文献
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基于投影的直觉模糊数多属性决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法.该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果.最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算. 相似文献
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I-FIFOWA算子及其在群决策中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对模糊数直觉模糊信息的集结算子进行了进一步研究,引入了模糊数直觉模糊的一些运算法则、模糊数直觉模糊的得分函数,并基于这些运算法则,提出了一些新算子:模糊数直觉模糊加权平均(FIFWA)算子、模糊数直觉模糊有序加权平均(FIFOWA)算子和诱导的模糊数直觉模糊有序加权平均(I-FIFOWA)算子,然后分析了它们的性质.针对属性权重和专家权重为实数,属性取值为模糊数直觉模糊数的多属性群决策问题,给出了一种基于FIFWA算子和I-FIFOWA算子的模糊数直觉模糊多属性群决策方法.最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性. 相似文献
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区间直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《管理工程学报》2014,(1)
基于文献[7]将语言变量和直觉模糊集相结合定义直觉语言集的思路,提出了区间直觉不确定语言变量的概念,研究了区间直觉不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间直觉不确定语言信息的多属性群决策问题,提出了相应的决策方法。首先,定义了区间直觉不确定语言变量的概念、运算规则、期望值、精确函数以及区间直觉不确定语言变量大小比较方法,提出区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子、区间直觉不确定语言变量有序加权平均算子并证明这些算子的一些性质,如单调性、幂等性、界值性和交换性等,在此基础上提出区间直觉不确定语言变量混合加权平均算子,并证明它是区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子和有序加权平均算子的一般化表示。其次,基于这些算子提出一种属性权重已知且属性值以区间直觉不确定语言形式给出的多属性群决策方法。最后通过实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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模糊群决策分类方法广泛应用于政治、经济与社会生活各个领域,可有效避免个人知识与经验局限性所导致的决策失误。针对信息不完备的多准则群决策问题,提出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法。首先,给出梯形直觉模糊集及广义梯形直觉模糊几何聚类算子,兼顾考虑群决策中相应依赖属性与决策者的决策偏好。其次,给出基于离散Choquet积分的TOPSIS算子(CI-TOPSIS),以此为基础,进一步给出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类步骤,用于确定具有最大可信度群体一致案例比较信息集,并逐步引导决策者给出部分及全部方案的精确分类,充分考虑模糊决策环境下决策者偏好与案例比较信息的级别关系。最后,通过一个投资决策实例对所提出的多准则分类方法进行验证。实例分析表明:该方法克服了决策过程中信息的遗漏,充分保留了决策过程中信息的完备性,更适用于直觉模糊群决策环境下的决策实践,是一种非常有效和科学的方法,可应用推广到更多决策领域。本文所得结论,对于有效解决多人多投资方案的群决策问题,具有一定的借鉴意义。 相似文献
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本文针对群决策中专家权重及指标权重难以确定的问题,提出一种在权重信息完全未知情况下的基于证据距离和模糊熵权变换的多属性群决策方法,其核心在于如何仅通过决策矩阵客观地确定决策者权重及指标权重。通过信息熵和证据距离确定专家权重,并利用模糊变换原理,将专家权重向量与指标熵权矩阵合成,得到统一的群体决策指标权重;最后使用线性加权法集成所有专家对备选方案的评价信息,得到整个方案集的排序。实验结果及相关讨论表明,该方法概念清晰,计算量适中,具有较强的客观性,而且易于机器实现,是一种可行、有效的多属性群决策方法。最后将该方法推广到属性值由精确数、语言值、区间数、直觉模糊数等多种形式构成的混合型多属性群决策中。 相似文献
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一类不确定型多属性决策问题的排序方法 总被引:75,自引:4,他引:75
研究了属性权重信息完全未知且属性值以区间数形式给出的不确定型多属性决策问题,
给出了区间数决策矩阵的规范化公式. 基于区间数相离度, 给出了求解属性权重的一个简洁
公式, 并提出了一种基于可能度的决策方案排序方法. 最后通过实例说明了该法的实用性和
有效性. 相似文献
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基于三角直觉模糊数Choquet积分算子的多属性决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于离差的区间二元语义多属性群决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。 相似文献