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针对只有部分属性权重信息,决策者对方案有一定的主观偏好,并且属性指标表示形式多样的多属性决策问题,文章给出了把属性指标表示为梯形模糊数的方法,建立了一个基于主客观偏好值的总偏差最小化的线性规划模型,用以求解最优权重向量,进而以方案的客观综合模糊期望值大小排列方案优劣次序的决策方法.最后,通过实例表明了该方法的实用性和有效性. 相似文献
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文章针对决策者的偏好信息和决策矩阵元素均为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法通过求解主观偏好与客观偏好的总绝对偏差最小,同时各方案综合属性期望值的差距最大的双目标规划问题,得到属性的权重向量,根据方案的综合属性期望值给出各方案的排序结果。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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一种区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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一种区间型多属性决策的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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. 相似文献
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针对同一个方案,不同决策者给出的决策矩阵和属性权重具有差异性.文章采用相似度模型分别对决策矩阵和属性权重进行集结,并对决策者进行赋权,进而运用理想点法进行方案排序,算例说明了该方法的可行性和可信性. 相似文献
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本文证明了区间数与三角模糊数的乘积为一梯形模糊数。将指标权重为区间数、评价指标取值为三角模糊数的多指标决策问题转化成指标为梯形模糊数的多指标决策问题;进而给出了梯形模糊数多指标决策问题的逼近理想点法,并用该方法分析了一个实际问题。 相似文献
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一种权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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文章针对属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题,提出了集对分析的决策方法。该方法将属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题转化为属性取值为区间数的多属性决策问题,然后依据集对分析理论把论域三划分的思想,把区间评价值转化成联系数的形式,进而得到每个方案的综合联系数,计算出每个方案的集对势,即可得到所有方案的排序结果。最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算。 相似文献
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区间数是描述不确定性的一种数学方法,通常的不确定多属性决策方法基于一维区间数。文章借鉴向量之间距离概念,提出了一种基于多维区间数加权距离的多属性决策方法。首先在介绍一维区间数和相关运算的基础上给出了多维区间数概念及其相关运算,着重分析了多维区间数之间的距离与加权距离;然后由多维区间数加权距离概念得到了多维区间数的范数,类似于向量范数,提出了基于范数的多维区间数大小比较的新测度,研究了基于多维区间数加权距离的不确定性多属性决策排序方法;最后给出算例说明了提出方法的有效性。 相似文献