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。     

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。     

基于二元语义信息处理的一种语言群决策方法

针对解决具有语言评价信息的多指标群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理的 群决策方法. 该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算, 它是依据传统理想点法的基本思想,通过计算每个方案与正、负理想点间的语义距离,最终确 定最优方案,使该方案最贴近正理想点和最远离负理想点. 该方法具有对语言信息处理较为精 确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失. 最后给出了一个 算例.     

基于指数型新弱化缓冲算子的能源需求预测

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类新的指数型弱化缓冲算子,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题.并将该弱化缓冲算子应用在中国能源需求的短期预测中.研究结果表明,该弱化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度.     

基于区间灰色不确定语言的多准则决策方法

定义了区间灰色不确定语言及其运算法则和距离公式。拓展了连续区间数据的OWA(C-OWA)算子,提出了基于区间灰色不确定语言的有序加权C-OWA(IGULOWC-OWA)算子,并对其性质进行了分析。针对准则权重已知而方案的准则值为区间灰色不确定语言的多准则决策问题,提出了一种基于IGULOWC-OWA算子的多准则决策方法。该方法通过对各方案在各个准则下的评价值进行转换,将区间灰色不确定语言转化为不确定语言,然后,利用集结算子计算出各个方案的综合准则值,进而得出各方案的排序。最后通过算例表明了方法的可行性和有效性。     

关于弱化缓冲算子序列的研究

本文以预测过程中常常出现的冲击扰动问题为出发点,在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类弱化缓冲算子序列,对现有的弱化缓冲算子进行了整合,研究了这类弱化缓冲算子定义的内涵,实例验证了该算子序列的有效性和实用性,为解决冲击扰动系统在建模预测过程中出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题提供了可以借鉴的方法。     

一类新强化缓冲算子的构造及其应用

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,构造了一类新的强化缓冲算子,并研究了其一些特性及内在关系,有效地解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题。实例结果表明该强化缓冲算子能显著提高数据预测模型的预测精度。     

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。     

Hamacher算子在模糊评价中的应用方法

模糊合成算子是模糊评价中数据处理的核心技术。目前模糊合成算子在模糊评价中应用时比较混乱,没有一般方法。原因之一是Zadeh的模糊集理论存在缺陷,另一方面是对算子性质研究挖掘不够。需要研究不同的模糊算子在模糊评价中的使用方法。Hamacher算子是参数算子,含参γ在[1,+∞)时有对参数变量和数据变量的多重单调性,它的清晰域不随参数变化而改变,并且清晰域最小。模糊评价中的数据起到至关重要作用,分析模糊与算子的清晰域,确定数据点与清晰域的从属关系,提出基于清晰域与数据分布的Hamacher算子的应用方法,通过实例验证其合理、有效性。     

一种新的实用弱化缓冲算子

本文以预测过程中常常出现的冲击扰动问题为出发点,讨论了弱化缓冲算子的基本性质.并以这些性质为研究基础,针对现有弱化算子不能解决的实际问题,构造了一个新的弱化缓冲算子,将该弱化算子应用到冲击扰动系统预测实际问题中,建立一个新的预测模型,结果表明,该预测模型取得了满意的拟合效果和预测效果.因此,这个新的弱化算子也同样是一个实用的弱化缓冲算子,具备了一定的使用价值.     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定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,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。     

区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策研究

针对区间概率条件下属性值为不确定语言信息且属性权重未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于概率理论和不确定语言变量的TOPSIS决策方法。首先建立了区间概率转化为点概率的数学模型,通过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型矩阵;然后利用方案与理想解越近方案越优,与负理想解越远方案越优的原则建立属性权重确定模型,并利用TOPSIS方法的相对优属度大小确定方案的排序;最后通过应用案例说明了本方法的决策步骤。     

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。     

基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法

针对现有基于语言信息的交互式群体评价方法大多仅适用于中小规模群体的情况,提出一种新的基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法。首先,将评价者视为网络节点,并依据节点之间的距离构建复杂网络;其次,设计节点紧密度和子群紧密度,并确定节点权重和子群权重;再次,定义群体稳定性指标和群体满意度指标,并以此来判断交互终止和确定阶段权重;最后,在节点密度算子和节点加权算子的基础上,分别对单轮群体意见和多轮评价结果进行集结。文末通过一个实际例子验证了所提方法的有效性与合理性。实例分析表明,该方法能够较为全面、准确地集结交互式大规模群体评价意见,且其结果的满意度亦较为理想。     

基于不确定纯语言混合调和平均算子的多属性群决策方法

在现实生活中,由于决策者对一些特定领域问题的熟悉度和时间限制等因素制约,决策信息一般以不确定纯语言的形式给出,即专家权重、属性权重及属性值均为语言标度的形式. 本文研究了不确定纯语言环境下的多属性群决策问题,给出了不确定环境下的纯语言有序加权调和平均(UPLOWHA)算子,纯语言混合调和平均(UPLHHA)算子等,研究了基于这些算子的纯语言多属性群决策问题,提出了相应的多属性群决策方法. 该方法计算方便且能充分利用已有语言决策信息. 同时,将该方法应用于解决虚拟企业中的合作伙伴选择问题,并通过与其他方法的比较分析,说明此方法的有效性.     

语言信息评估新标度及其应用

对已有语言信息的评估标度进行了分析,指出了它们的不足,提出了一种实用的语言信息评估新标度.利用语言评估新标度、以及语言加权平均(LWA)算子和语言混合集成(LHA)算子,对江苏省企业技术创新管理进行评估.理论分析和数值结果表明:该法不仅简洁可行,而且不丢失任何决策信息.     

一种具有不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对具有不同粒度语言判断矩阵形式的偏好信息的群决策问题,提出了一种基于二元语义运算的群决策方法.在该方法中,首先给出了不同粒度语言判断矩阵的定义;然后给出了不同粒度语言判断矩阵一致化为由基本语言评价集表示的二元语义信息的方法,并且采用近年来最新发展的关于二元语义信息集结的加权平均算子和语言优势度直接对语言短语进行运算,最终确定最优方案;最后给出了一个算例.     

基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

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.