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。     

一种基于优势度的直觉梯形模糊数排序方法

文章给出了直觉梯形模糊数的期望值和散度的定义,并依据期望值越大、散度越小越优原则,构造了排序直觉梯形模糊数的排序指标,进而提出了一种基于优势度指标的直觉梯形模糊数的排序方法。通过具体算例将文章提出的排序方法与已有文献中的方法进行比较,说明了该排序指标的有效性,并将该方法应用到了直觉梯形模糊数的多属性决策方法领域。     

基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究

随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控.文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型.通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测.并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性.     

基于灰色关联分析和MYCIN确定因子的直觉模糊软集决策方法

文章用直觉模糊软集来表述决策问题,从信息融合的视角,结合灰色关联分析和MYCIN确定因子,提出一种基于直觉模糊软集的决策方法,并在购房决策中进行实例应用,实例说明:基于直觉模糊软集决策方法原理简单、易实现,具有可行性.     

基于扎根理论量表开发的网络舆情对旅游地形象传播研究

文章基于扎根理论方法开发网络舆情危机量表,对网络舆情危机于旅游地形象的影响研究发现,除旅游品牌形象外,旅游地认知形象对旅游地意向形象传播具有显著的正向影响,网络舆情危机对旅游地认知形象传播具有显著的负向影响,除事件追因和舆情传播维度外,网络舆情危机对旅游地意向形象传播具有显著的负向影响.总体上,除舆情传播外,网络舆情危机对旅游地形象传播具有显著的负向影响.为此,应秉持“全域旅游”理念,适调媒体监督与网民批评,科学应对网络舆情危机,并有效提升各主体要素在网络新媒体时代的媒介素养,形成旅游地的正向形象传播.     

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.     

应对突发事件的动态多目标应急决策模型

文章构建了一种改进型动态多目标应急决策模型.运用马尔科夫方法对突发事件在不同发展阶段各状态等级之间的演化概率进行动态预测,建立多目标的应急方案的评价体系,运用三角模糊理论确定不同等级条件下各评价指标权重,然后计算出不同等级下各应急方案的灰色关联贴近度,以不同发展阶段各等级之间的演化概率作为权重,与不同等级下各个应急方案的模糊灰色关联相对贴近度进行权重集合,评选出不同发展阶段的应急决策最优方案.     

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.     

基于直觉模糊数的物流配送中心选址的评价方法

文章利用模糊数连续有序加权算子对直觉模糊数中的三角模糊数集结,给出一种直觉模糊数的简便比较规则;采用文献综述法和问卷调查法构建了物流配送中心选址评价指标体系,采用一种组合赋权法确定指标权重;针对物流选址评价过程中存在的不确定性和信息获取不完备性,构建了基于直觉模糊数的物流选址评价方法;最后实证分析了某企业物流配送中心选址的过程.     

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.     

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。     

具有不同形式偏好信息下的模糊多属性群决策方法

本文针对决策者给出属性具有定性、定量两类不同形式的偏好信息的多属性群决策问题,提出了一种新的集结方法。该方法首先利用直觉模糊集理论和模糊矩阵来处理定性属性的定量化问题,然后用凸组合的方式将主观权重和基于一致性程度的客观权重集结为决策者的最终权重,最后提出一种基于直觉模糊集理论的多属性群决策方法。     

基于改进记分函数的直觉模糊多维度决策方法

针对属性值为直觉模糊值的多决策者、多时间点、多属性及多方案的多维度决策问题,文章基于新的记分函数等决策方法,并讨论了其在企业社会责任评价中的应用.首先,应用TIFHA、MIFHA等算子分别对各时间点和各专家决策进行了集成;其次,应用改进的记分函数对集成后得出的矩阵进行计算,得出记分函数矩阵;再次,运用熵权法算权重;最后引用距离公式及改进的TOPSIS方法将得出的结果进行多属性决策.并针对两家煤炭企业的社会责任履行情况进行了多时点、多专家、多属性决策,通过算例表明了此方法可行且有效.     

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.     

基于Markov链的非常规突发事件应急决策模型

非常规突发事件的发展过程受到各主体风险认知和应急决策过程的影响,动态预测能够很好地减小突发事件的损失。文章对非常规突发事件的发展过程用Markov预测做动态预测,再进行应急决策,将动态预测与应急决策结合起来,建立了动态预测-决策模型;并给出了案例分析。     

基于三角模糊数的网络舆情预警指标体系构建

为了有效地解决了专家语义评价数量化不确定问题,提高评价的可靠性和精确性,文章在对网络舆情预警指标进行初选的基础上,利用基于三角模糊数的模糊德尔菲法和模糊层次分析法,在软件matlab的辅助下,分别对网络舆情指标进行了再次筛选和权重的确定,得到了面向于某一具体公共事务或热点话题的网络舆情预警指标体系。     

基于直觉模糊的企业战略联盟风险评价

企业战略联盟一方面可以提高各个企业的综合竞争力,但另一方面,也需要承担因战略联盟失败随之而来的损失.因此,组建战略联盟时需要对风险发生的各个环节进行分析,并形成风险评价的最高层、中间层和最底层指标体系.利用直觉模糊技术对定性指标进行定量处理,运用直觉模糊层次分析法(IF-AHP)确定指标权重,得到风险指标的状态,有利于企业决策者根据自身企业实际情况作出判断,尽量避免风险的发生,充分发挥战略联盟共赢的作用.     

基于复杂网络的非常规突发事件的传播演化模型与仿真

文章以高斯分布定量表征非常规突发事件传播过程的周期性特征,将系统科学和复杂网络理论相结合,从非常规突发事件传播主体特点和事件客体演变特性两个维度构建了非常规突发事件传播网络的演化模型,研究了非常规突发事件传播网络的结构特性和动态演化规律。通过分析模型解析结果与模拟仿真结果,发现非常规突发事件传播网络具有关于的无标度网络幂律分布特征,这对应急部门制定情景-应对型控制策略提供科学支撑具有重要意义。     

基于相似度的动态直觉模糊多属性决策方法

针对属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,文章首先根据直觉模糊集的自身特点构造记分函数,由新的记分函数确定动态决策问题的全局最优属性值序列,同时引入相似度概念,构造直觉模糊集之间的相似度模型,利用所建模型计算各时段属性值序列与最优属性值序列之间的相似度,对各方案在各时段的相似度值加权集成并排序.最后周实例验证了该方法的实用性与可行性.