基于个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则决策方法

犹豫模糊软集是在结合软集和犹豫模糊集优势的基础上提出来的.文章定义了基于犹豫模糊软集的Einstein加权平均算子及其运算规则,根据决策者对专业领域的熟悉程度,定义了可信度诱导犹豫模糊软集Einstein加权平均算子.基于可信度提出了犹豫模糊软信息关联度公式,并对决策者个体的方案准则偏好和方案总体偏好之间的关联度建立了准则权重模型.最后提出了一种考虑个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则群决策方法,并用算例分析证明了其可行性和有效性.     

基于可能度的犹豫模糊语言PROMETHEE方法

针对犹豫模糊语言多属性决策问题,文章提出了基于可能度的PROMETHEE方法.在分析现有可能度排序方法的基础上,基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊语言排序的可能度公式;结合PROMETHEE法,给出了犹豫模糊语言多属性决策方法,方法将传统PROMETHEE的多步骤整合为一个公式,简化了计算过程.通过实例验证了该方法的合理性和可行性.     

犹豫模糊语言TODIM法及其应用

文章针对食品供应商选择的多属性决策问题,提出了基于犹豫模糊语言的TODIM方法.首先基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊语言排序的可能度公式;进一步考虑到TODIM决策方法能够充分考虑决策者心理行为,构造了基于犹豫模糊语言TODIM方法;结合算例,较好地解决了食品供应商选择问题.     

基于相似度的犹豫模糊语言多属性决策方法

文章针对带置信区间的犹豫模糊语言多属性决策问题,提出了一种基于相似度的决策方法.首先,介绍了语言术语集及相似度向量,提出了带置信区间的犹豫模糊语言集的概念.其次,研究了带置信区间的犹豫模糊语言集的相似度测度,并结合Topsis的思想,给出了决策方法的具体步骤.最后,通过实例验证了该方法的合理性和可行性.     

三角模糊数密度算子及其应用

文章针对决策信息为三角模糊数形式的不完全信息多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式和区间形式拓展到三角模糊数形式,提出了三角模糊数密度中间算子及其集成算子,并给出其确定方法及应用过程.     

基于犹豫梯形模糊数相似度的多属性决策方法

文章针对梯形模糊数提出了一种新的形式简单且有效的相似度的度量方法.结合犹豫模糊集的运算法则,构建了属性值为犹豫梯形模糊数的相似度公式研究了基于犹豫梯形模糊数相似度的多属性决策方法.     

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.     

基于带概率犹豫直觉模糊集的多属性决策方法

文章以犹豫直觉模糊集为基础,考虑隶属度和非隶属度的支持强度,提出了带概率的犹豫直觉模糊集.针对带概率的犹豫直觉模糊数,定义其基本运算法则,并分析了运算法则的相关性质.同时,定义了带概率的犹豫直觉模糊数间的距离测度.在TOPSIS框架下,提出了基于带概率犹豫直觉模糊集的一种新的多属性决策方法.将此方法应用于某汽车制造企业的云服务提供商选择,阐释了方法的应用性与有效性.     

基于犹豫模糊信息投影技术的双边匹配决策方法

文章针对犹豫模糊信息下的匹配问题,提出了一种双边匹配决策分析方法.给出了犹豫模糊信息的双边匹配问题描述,将双边主体给出的犹豫模糊信息依据投影法进行信息的集结,构建了两个投影矩阵,依据双方主体组合满意度构建了匹配度矩阵.在此基础上,通过求解双边匹配优化模型,得出双边主体最优匹配结果.最后,以IT外包供需双方的匹配实例说明了所提出方法的可行性和实用性.     

基于FWHA和FIOWHA算子的模糊多属性群决策方法

针对风险投资决策中涉及到的模糊多属性决策问题,文章分析了基于FWHA和FIOWHA算子的模糊多属性决策方法,并列举了一个关于风险投资方案选择的案例,用该方法选择出了最佳投资方案,为解决模糊多属性决策问题提供了新的思路.     

犹豫模糊语言多属性群决策方法及其应用

针对评价值为犹豫模糊语言术语集的多属性群决策问题,文章提出了决策者权重和属性权重计算方法,并给出了新的决策方法。首先基于群体共识性最大建立优化模型,计算决策者客观权重,与预先给定的决策者主观权重平均得到综合权重。利用熵权法计算属性客观权重,与预先给定的属性主观权重平均得到属性综合权重,进一步给出了多属性群决策方法。最后通过《复变函数》网络学习平台评价验证了文中方法的可行性。     

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。     

基于拓展的连续有序加权几何平均算子的多属性决策方法

文章基于连续有序加权平均(C-OWA)算子的研究方法,把连续有序加权几何(C-OWG)算子进行了推广,提出了拓展的C-OWG算子,证明了C-OWG算子是拓展的C-OWG算子的特例,给出了拓展的C-OWG算子的性质和几个具体例子。提出了已知区间互反偏好矩阵条件下的多属性决策方法。最后举例说明了该方法的可行性。     

基于犹豫概率模糊语言集的改进MULTIMOORA决策方法

为解决犹豫环境中由随机性和模糊性引起的不确定性对实际决策造成偏差的多准则群决策问题,文章提出一种基于犹豫概率模糊语言的改进MULTIMOORA决策方法。首先构建各决策者的犹豫概率模糊语言决策矩阵,利用熵值法与离差最大化和距离最小化法得到决策者权重;利用犹豫概率模糊加权平均算子将各决策者的决策矩阵聚合为综合矩阵,进而通过改进的MULTIMOORA方法得到最终排序结果;最后通过物流园区合作商选择的算例分析验证该算法的可行性和有效性,并与TOPSIS法、VIKOR法及HFL-MULTIMOORA进行对比分析。     

基于离差最大化和OWGA算子的多属性群决策方法

本文将离差最大化法和有序加权几何平均(OWGA)算子相结合,先根据群决策者对方案属性的客观评价值,基于离差最大化法计算出属性的权重,然后利用OWGA算子对群体决策信息进行集结,据此给出了多方案间的排序,该方法充分发挥了离差最大法的客观赋权性和OWGA算子的有效集结性,最后将该方法应用于金融机构风险监管系统评价中,实例表明了该方法的可行性和实用性。     

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子.然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵.利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵.最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性.     

对方案有偏好的语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的主观偏好值以语言变量形式给出的语言多属性决策问题。首先引入了语言变量的运算法则,以及语言变量之间比较的可能度公式,给出了语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后利用语言加权算术平均(LWAA)算子,对语言决策信息进行加权集成。     

基于改进得分函数的直觉模糊多属性决策方法

针对属性权重信息完全未知的直觉模糊多属性决策问题进行了探究,提出了一种综合考虑隶属度、非隶属度以及犹豫度的新的得分函数,利用改进的得分函数将传统的熵权法推广到直觉模糊领域,为属性权重完全未知的直觉模糊多属性决策问题提供了一个新的排序方法。实际的铁路冻害整治算例进一步说明该方法的可行性和有效性。     

基于T—GOWA和T—IGOWA算子的二元语义多属性决策方法

文章针对具有语言评价信息的多属性决策问题，提出了一种基于二元语义信息处理的决策方法。首先提出了二元语义广义有序加权平均（T—GOWA）算子和二元语义诱导广义有序加权平均（T—IGOWA）算子，并对这些算子的性质进行了分析，然后给出了基于T—GOWA算子和T—IGOWA算子的二元语义多属性决策方法。最后给出一个实例分析，说明该方法的有效性和可行性。     

一种多属性群决策的偏好信息集结法及应用

本文针对实数、区间数、三角模糊数和语言短语等四种形式的多属性群决策的集结问题给出了一种决策方法。首先,将实数、区间数、三角模糊数和语言短语等四种形式的属性值信息一致化为区间数,将一致化的区间数进行规范化;其次,利用算子对规范化后的决策信息进行集结;再次,