方案有不确定偏好的区间数相对熵群决策方法

研究了属性值是区间数并且已知方案偏好信息的多属性群决策问题。建立了每个方案客观偏好值与主观偏好值偏差的相对熵测度矩阵;基于客观信息和方案偏好信息的相对熵建立了属性权重模型;建立了一个新的区间数比较的可能度公式,基于可能度公式给出了方案排序方法,算例说明方法可行性。     

基于区间灰色区间数的多准则决策方法

将灰色模糊数扩展,定义了区间灰色区间数及其距离.针对准则值为区间灰色区间数的信息不完全的多准则决策问题,提出了一种基于目标规划法的灰色模糊多准则决策方法,求得最优权重向量,从而得到各方案的排序.最后给出一个算例说明方法的可行性和有效性.     

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。     

区间数多属性决策的一种目标规划方法

带有区间数的多属性决策问题是有关多属性决策研究中的一个重要课题.针对如何计算每个决策方案的综合评价值,本文提出了一个新的分析方法,它是基于简单加权法则,通过建立线性目标规划模型来得到的方案的评价值.本文的方法改进了已有分析方法的不足之处.最后,给出了一个算例.     

基于区间数的PROMETHEE Ⅱ方法中权重确定

本文引入一种新的区间数距离测度,扩展了可直接处理特征空间为区间数的PROMETHEE Ⅱ多属性决策方法。并在分析属性加权向量ω与最终综合优先序值之间关系的同时,提出了一种基于区间数的PROMETHEE Ⅱ方法的属性权重ω确定原理。应用实例表明了该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

一种基于区间直觉梯形模糊数偏好的大群体决策冲突测度研究

针对决策偏好为区间直觉梯形模糊数的大群体决策冲突测度问题,首先给出了两个区间直觉梯形模糊数的距离,提出了群体成员冲突函数,基于该函数对大群体成员偏好进行聚类形成若干聚集,以此为基础提出了聚集冲突测度模型并集结为群体冲突测度模型,然后应用于大群体偏好集结。最后通过一个算例对模型进行了验证。该模型便于大群体意见的分析与协调,适用于群决策支持系统,在应急决策中具有实际应用价值。     

一种基于区间数判断矩阵的群决策新方法

针对基于区间数判断矩阵的群决策问题,提出了一种群决策新方法.借助于集值统计原理,构造了与区间数判断矩阵群信息等价的具有一定可靠度的确定数判断矩阵,建立了计算这类群信息集结值可靠度的模型,运用和积法对所得新判断矩阵进行处理,得到了一种简便的方案排序方法.最后,通过一个算例验证了该方法的有效性和实用性.     

三端点区间数互反判断矩阵的排序方法研究

本文研究了三端点区间数互反判断矩阵的一致性和排序方法。在三端点区间数互反判断矩阵完全一致性概念的基础上,首次将矩阵特征向量思想引入三端点区间数互反判断矩阵之中——研究了三端点区间数互反判断矩阵的一致性与权重向量之间的类似特征向量关系,并运用线性规划模型给出一种处理三端点区间数决策者对方案属性权重的方法,然后通过三端点区间数权重向量的期望值,进行方案集结排序。最后通过具体的案例,验证了所提出方法的有效性和适用性。     

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。     

基于混合加权距离的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性决策方法研究

针对决策信息为毕达哥拉斯模糊集的多属性决策问题,提出了一种基于混合加权测度的TOPSIS决策方法。在分析了现有距离测度方法不足的基础上,首先给出了一种新的毕达哥拉斯模糊距离测度——毕达哥拉斯模糊有序加权距离（PFOWD）,并研究了该测度权重的确定方法;在PFOWD基础上,进一步提出了毕达哥拉斯模糊混合加权距离（PFHWD）,同时探讨了其特征和与现有毕达哥拉斯模糊测度的关系;最后提出了一种基于PFHWD测度的毕达哥拉斯模糊TOPSIS多属性方法,并用实例验证了方法的有效性和可行性。     

基于样本集的区间数灰靶分类决策模型及应用

基于灰靶思想的不确定背景分类决策问题分析,本文提出了区间数灰靶分类决策模型。该模型将灰靶决策拓展到决策信息为区间数的情况,提出了区间数的靶心距测度方法;根据靶心距提出了灰靶分类决策中的靶心分类临界值设置方法;以决策对象的靶心距与临界值之间的偏差总量最小为目标,建立了指标权重和分类临界值的确定模型;依据求解的权重与分类临界值对决策对象集进行分类评价。算例分析验证了该模型的有效性和可行性,可以很好地解决决策对象众多、分类数不确定等特性的多属性分类决策问题。     

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。     

基于灰色关联度和理想解法的决策方法研究

引入灰色系统理论对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展,提出了一种基于灰色关联度和理想解法(TOP-SIS)的决策方法。该方法将欧氏距离和灰色关联度有机结合,构造了一种新的相对贴近度以实现对方案的评价。新贴近度同时反映了方案与理想方案和负理想方案之间的位置关系和数据曲线的相似性差异,物理含义更加明确。最后通过一个供应商选择的示例进一步说明了方法的应用步骤。     

群决策中基于语言信息处理的一种理想点法

针对具有自然语言评价信息的多指标群决策问题,提出了一种基于语言信息处理的理想点法。该方法是采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子对自然语言符号进行处理和运算,通过计算每个方案与正负理想点间的距离,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。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.     

基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。