基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法

针对属性权重和属性值均以区间数形式给出的不确定多属性决策问题,提出一种基于CC-OWG算子的区间数多属性群决策方法.该方法利用连续区间数据有序加权平均(C-OWA)集成算子对区间数属性权重进行处理,利用组合的连续区间数据有序加权几何(CC-OWG)集成算子对区间数属性值进行集成.最后,以实例分析说明了该方法的实用性和有效性.     

区间直觉模糊数密度加权算子及其决策应用

在多属性决策中,当属性值为区间值直觉模糊数时,考虑属性信息分布疏密程度,研究了区间值直觉模糊集数据聚类的问题,提出了新的算子——线性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWA)和积性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWGA),统称区间值直觉模糊密度加权算子.最后,将IIFDWA算子和WAA算子结合应用到多属性群决策问题中.     

一个不确定语言的多属性群决策风险评估模型

对于属性权重为实数、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题进行了研究,给出了一个模糊语言评估标度以及不确定语言变量运算法则和进行比较的可能度公式,提出了一个基于不确定语言加权平均算子和加权平均几何算子的多属性群决策方案.最后用实例说明方案的有效性.     

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均（IVITFNWAA）算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均（IVITFNOWA）算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成（IVITFNHA）算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

不确定性多属性决策中确定属性熵权的一种方法

针对属性值以区间数形式给出的不确定性多属性决策中确定属性权重的问题，提出了一种区间数熵权的确定方法．依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路，首先，通过构建两个最优化模型，求得区间熵；然后根据传统熵权确定公式及区间数运算法则得到以区间数形式表示的属性熵权．该方法具有概念清晰、实用的特点，得出的属性熵权能够较好地反映各属性信息的差异程度．最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性．     

广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子及应用

针对决策指标和决策者不在同一优先级下的区间直觉梯形模糊多属性决策问题,提出了广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子,并推导出其数学表达式,研究了该算子的相关性质和一些特例,探讨了基于广义区间直觉梯形模糊优先级几何算子的多属性群决策方法;最后给出数值实例证明了算子的有效性。     

基于连续有序加权平均算子的区间组合预测

将连续的有序加权平均算子与诱导的有序加权平均算子相结合运用到区间组合预测问题中,首先定义了基于连续区间有序加权平均算子的区间预测相对误差、预测精度和非劣性组合预测等概念,其次以区间组合预测误差平方和为准则建立了基于连续区间有序加权平均算子的区间组合预测模型。在该模型下,进一步讨论了区间组合预测模型的性质和求解方法。最后给出了实例分析,表明该区间组合预测方法有效。     

基于联系数广义有序加权平均算子的三角模糊数多属性决策方法

为解决属性值和属性权重都是三角模糊数时的多属性决策问题,采用等价转换的思路将属性值和属性权重的三角模糊数转换成同异型二元联系数,进而将三角模糊数的多属性决策转换成二元联系数的多属性决策.基于对二元联系数的有效信息集成,构建了一种新型的联系数广义有序加权平均(CNGOWA)算子,并提出了一种基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法.实例分析表明,基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法合理、稳定,可应用于三角模糊数型的模糊数据的决策分析和应用.     

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。     

混合加权集成算子及其在决策中的应用

对数据信息混合加权集成算子进行了研究。基于混合加权平均(HWA)算子和组合加权几何平均(CWGA)算子提出了2种新的混合加权集成算子,即混合有序加权平均(HOWA)算子和混合有序加权几何(HOWG)算子;基于广义有序加权平均(GOWA)算子,又提出了2种新的混合加权集成算子即广义混合加权平均(GHWA)算子和广义混合加权几何(GHWG)算子;证明了HWA算子和HOWG算子是GHWA算子的特例,CWGA算子和HOWA算子是GHWG算子的特例。最后,通过实例说明了混合加权集成算子在多属性决策中的应用。     

模糊诱导有序加权平均算子的散度

在复杂系统中,模糊诱导有序加权平均算子是一种重要的聚合多源信息工具。借鉴信息熵理论,分析研究了模糊诱导有序加权平均算子的偏好散度和分布散度及它们的相关性质。从实际应用的角度,给出了基于偏好散度和分布散度的选择模糊诱导有序加权平均算子权重向量的优化模型。     

多线性Calderón Zygmund算子的多权估计

首先建立多线性Calderon—Zygmund算子的一个带一般权函数的加权弱端点估计。作为这个弱端点加权估计的应用,结合对偶性讨论和某些极大算子的性质,得到了多线性Calderon-Zygmund算子的一个多权估计。     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。     

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。     

基于正态分布优先集结算子的 随机多准则群决策方法

对准则值为正态随机变量,而准则之间具有优先级别的随机多准则群决策问题进行了研究。首先,定义了一种集结正态分布数的优先加权平均(NDNPWA)算子,并给出了该算子的相关性质;进一步,基于NDNPWA算子和正态分布数加权算术平均(NDNWAA)算子,提出了一种准则值为正态随机变量,准则之间具有优先级别,而决策者之间不具有优先级别的随机多准则群决策方法。最后,通过实例分析表明,该方法具有可行性和有效性。     

基于正态分布优先集结算子的随机多准则群决策方法

对准则值为正态随机变量,而准则之间具有优先级别的随机多准则群决策问题进行了研究。首先,定义了一种集结正态分布数的优先加权平均（NDNPWA）算子,并给出了该算子的相关性质;进一步,基于NDNPWA算子和正态分布数加权算术平均（NDNWAA）算子,提出了一种准则值为正态随机变量,准则之间具有优先级别,而决策者之间不具有优先级别的随机多准则群决策方法。最后,通过实例分析表明,该方法具有可行性和有效性。