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。     

模糊决策环境下基于COWA算子的绿色供应商选择方法

对于模糊决策环境下的绿色供应商选择问题。提出了一种方案的属性评价信息和属性权重均以模糊语言形式给出的多属性决策方法。首先,定义了模糊语言评估标度并给出了其相应的梯形模糊数表达形式。其次,利用连续区间数据OWA（COWA）算子,把梯形模糊数转化为精确实数,得到方案的排序向量,并且给出了方案排序的敏感性分析方法。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。     

模糊C-OWG算子及其在三角模糊数互反判断矩阵排序中的应用

本文研究了决策信息以三角模糊数互反判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先定义了模糊C-OWG(FC-OWG)算子和期望模糊C-OWG(EFC-OWG)算子,并研究了它们的一些性质。基于FC-OWG算子和EFC-OWG算子,提出了方案偏好信息为三角模糊数互反判断矩阵的方案排序方法,根据决策者的偏好程度进行调节,并利用决策者的偏好程度对排序结果进行敏感性分析。实例表明,新方法计算简单、可行且有效。     

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。     

I-FIFOWA算子及其在群决策中的应用

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.     

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

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。     

基于一致性局部调整算法和DEA的语言偏好决策模型

设计一致性调整算法和计算可靠的方案排序权重向量已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对决策信息为语言偏好关系的决策问题，提出一种基于一致性局部调整算法和数据包络分析（DEA）方法的语言偏好决策模型。首先，基于局部调整策略设计一种收敛的乘性一致性调整算法，该算法不仅使得调整后的语言偏好关系具有满意乘性一致性，而且能够尽可能多的保存原始决策信息；其次，基于提出的新型语言DEA模型构造一种语言偏好决策模型用以确定方案的排序权重向量，进而得到合理可靠的决策结果。最后，将提出的语言偏好决策模型用于供应商的选择实例，对比分析实验验证了模型的合理性和有效性。     

基于二元联系数的信息不完全的群决策方法

对准则值为二元联系数而准则权重信息不完全确定的群决策问题进行了研究。定义了二元联系数及其期望值、均方差等概念,利用期望—方差准则给出了一种对二元联系数进行比较和排序的方法;给出了几种二元联系数信息集成的几何算子,包括二元联系数加权几何(BCNWG)算子、二元联系数有序加权几何(BCNOWG)算子和二元联系数混合几何(BCNHG)算子;在群体决策情形下,提出了一种基于二元联系数的信息不完全的群决策方法。该方法利用BCNWG算子和BCNHG算子对二元联系数准则值进行集成;利用二元联系数准则值的方差和准则权重的随机性,通过建立优化模型确定最优准则权重;利用二元联系数的比较规则对决策方案进行排序和择优。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

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研究

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。     

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IG-ITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。     

Global supplier development considering risk factors using fuzzy extended AHP-based approach

Global supplier development is a multi-criterion decision problem which includes both qualitative and quantitative factors. The global supplier selection problem is more complex than domestic one and it needs more critical analysis. The aim of this paper is to identify and discuss some of the important and critical decision criteria including risk factors for the development of an efficient system for global supplier selection. Fuzzy extended analytic hierarchy process (FEAHP) based methodology will be discussed to tackle the different decision criteria like cost, quality, service performance and supplier's profile including the risk factors involved in the selection of global supplier in the current business scenario. FEAHP is an efficient tool to handle the fuzziness of the data involved in deciding the preferences of different decision variables. The linguistic level of comparisons produced by the customers and experts for each comparison are tapped in the form triangular fuzzy numbers to construct fuzzy pair-wise comparison matrices. The implementation of the system is demonstrated by a problem having four stages of hierarchy which contains different criteria and attributes at wider perspective. The proposed model can provide not only a framework for the organization to select the global supplier but also has the capability to deploy the organization's strategy to its supplier.     

云制造环境下基于本体和模糊QoS的供应商匹配方法

云制造环境下的服务匹配具有资源数量大、语义信息不对称、QoS多样化和模糊化的特点，同时企业有自主选择匹配结果的需求。为此，提出基于本体和模糊QoS聚类的三阶段供应商匹配模型。首先构建本体模型和供应商服务描述模型，运用语义本体既消除了信息的不对称性，又增加了语义信息的完整性。此外，对QoS的多属性信息进行三角模糊化处理，结合模糊偏好和优化的模糊C均值聚类（FCM）算法按需聚类，提高了收敛速度和精度，得出基于匹配度排序的结果集合。实例验证结果表明：本文匹配方法较传统方法有更高的适应性和查准率。     

一类基于IOWGA算子的组合预测新方法

目前传统的加权几何平均组合预测方法存在赋权的缺陷。在有序加权几何平均(OWGA)算子概念的基础上,提出诱导有序几何加权平均(IOWGA)算子,建立新的组合预测模型,并给出了IOWGA权系数的确定的数学规划方法。最后进行了实例分析,结果显示该模型能有效提高组合预测精度。     

基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法及其应用

交互式群体评价的一个难点问题是评价信息的集结问题,而国内较少有文献从信息集结算子的角度进行探讨,针对这种不足,同时考虑到信息分布密度是交互式群体评价信息集结的一个重要特征,本文提出了一种基于交互密度算子的交互式群体评价信息集结方法。提出了交互密度算术加权算子(IDWA)与交互密度几何加权算子(IDWGA)两种新的算子,并对新算子的相关性质进行了分析,同时介绍了IDWA和IDWGA算子加权向量(即密度权向量)的确定方法。最后将该方法进行了运用。文章对交互式评价信息集结问题提供了一种新的研究思路。     

一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法

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。