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。     

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。     

区间数多指标决策的一种新方法

文章针对属性值和属性权重均为区间数的多属性决策问题进行了研究,给出了一种能够很好地处理该问题的实用方法.文章首先对各方案的指标属性值取平均;其次利用区间数权重信息得到一组顶点权重向量.依次将这些权重向量代入多属性决策方案,按照最优方案出现的次数和所有方案的综合得分,进而确定方案的排序.实例证明了所提方法简单、有效,易于实现.     

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。     

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。     

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.     

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.     

一种基于方案集缩减策略的交互式多属性决策方法

在现实中处理多属性决策问题时,很多决策方法因为只有部分权重信息而不能实现.这类多属性决策问题的方法局限性多,可选择方法少,有效性差.为了解决多属性决策问题中的信息不完善的决策问题,文章定义了综合属性的分配性,在优化的过程中删掉综合属性值被支配的方案,从而得到缩减的X的方案集.在方案缩略集的基础上,将在多目标决策领域问题处理中使用的交互式决策思想引入,用来处理多属性决策问题.该方法的引入可以解决只有部分权重信息的不确定多属性决策问题,并用实例验证了该方法的有效性.     

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。     

一种区间型多属性决策的新方法

针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法引入决策者的心态指标把区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,再通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小的单目标规划问题,得到属性的权重向量,利用方案的综合属性值给出各方案的排序结果。当决策者处于不同的心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,更加符合实际,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。     

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。     

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.     

一种基于线段法的多属性决策模型

研究了属性权重完全未知,属性值以模糊数给出的不确定型多属性决策问题,借鉴集值统计理论中的线段法,给出了求解属性权重的一个简洁公式。最后通过实例说明了该方法的实用性和有效性。     

一种离差组合最大化多属性决策方法

文章研究了属性权重完全未知,方案属性值为实数的多属性决策问题.首先,证明了方案属性值离差变大并不意味着方案综合值离差变大,方案综合值离差变大也不意味着方案属性值离差变大.其次,在综合考虑方案属性值离差和方案综合值离差同时最大化的基础上,建立并通过求解一个规划模型计算出属性权重,从而得到一种离差组合最大化的多属性决策方法。最后,给出了一个算例来说明了该方法.     

基于非线性GRA的群体模糊多属性决策模型

针对决策属性权重未知且属性值为三角模糊数的群体多属性决策问题,提出了一种非线性规划灰色关联度(简称GRA)决策模型。文章首先将群体决策者语言信息转化为三角模糊数,并依据三角模糊数向量距离和专家偏好集合判断群体决策的一致度和不一致度,构建模糊多属性群体偏好非线性决策目标函数,求解函数得到理想方案属性值和各属性权重值。然后依据备选方案与理想方案的综合灰色关联度,对方案进行优劣排序与决策。最后通过算例检验,为决策提供新思路。     

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。     

一种基于主客观权重信息集成的多属性群决策

针对一种在属性权重和决策者权重完全未知且属性值为定值的多属性群决策问题.文章基于离差最大化思想提出了一种可对多种主观和多种客观权重信息进行集成的最优化组合赋权方法求解属性的集成权重,计算各方案的综合属性值,以求属性的集成权重的方法去求解决策者的集成权重.给出了一个数值例子说明该方法的实用性和有效性.     

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。     

对方案有偏好的vague集互反判断矩阵决策法

文章针对指标权重信息未知且对方案有偏好的vague集多属性决策问题,通过将决策信息和偏好信息的vague值转化为模糊值,进而将偏好信息转化为互反判断矩阵,建立了最优化决策模型,求解该模型获得了指标的权重;通过计算各方案综合属性值对方案进行了排序和择优;最后并用实例进行了验证。