语言直觉模糊数的可能度排序方法及其应用

提出新的排序方法对语言直觉模糊数进行排序并将其应用到多属性语言决策问题中。首先基于可能度和Atanassov偏序提出语言直觉模糊数的可能度定义并讨论一些相关性质, 然后通过构造可能度矩阵计算排序向量并结合精确函数提出基于可能度的排序方法, 并在已知属性权重和专家权重的情况下使用语言直觉模糊数加权聚合算子将决策信息聚合得到方案整体综合值。根据提出的可能度排序方法设计出一个语言直觉模糊信息下的多属性群决策方法, 通过一个具体案例说明该方法是合理有效的。     

基于TOPSIS和隶属度函数的混合多属性决策模型及算例分析

针对确数、灰数和模糊数指标与递增性、递减性和固定性数值相结合的复杂混合多属性决策问题,以TOPSIS法、灰色系统理论、模糊数和隶属度函数的思想为基础构建了混合多属性决策模型.设计业务流程再造绩效评估算例,验证了该模型的有效性与可行性,并对模型进行了敏感性分析.分析结果表明,该混合决策模型能够准确地对候选方案进行定量排序,且模型中评价指标的选取在决策中起着至关重要的作用.     

一种改进的区间数TOPSIS项目投资评价方法

提出了一种改进的区间数TOPSIS工程项目投资评价方法,利用区间数描述不确定的信息,使得能够处理模糊的决策信息,并综合考虑了各指标间的关系.较好解决了由于专家偏好等因素造成的分值矛盾性和不确定性;并通过引进辅助点处理特殊情况的TOPSIS排序存在不合理的问题,扩大了TOPSIS方法的应用范围.对一个水泥厂生产投资方案综合评价的结果也表明该方法的正确性.     

基于公理化模糊集合的TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为语言值并且属性权重为实数的多属性决策问题,本文提出了一种以公理化模糊集合为基础的TOPSIS多属性决策方法.首先确定多属性决策过程中语言评价集与相对应的模糊划分以及由此模糊划分所生成的公理化模糊集合,将多属性决策过程中的语言值数学量化为公理化模糊集合处理;定义了公理化模糊集合上的序关系,并利用该序关系定义了...     

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.     

决策信息数据为区间数的一种多属性群决策方法

为了解决属性值为区间数的多属性群决策问题,提出了一种以决策信息数据为区间数的多属性群决策方法.首先分析了评价专家权重的计算方法; 然后采用区间数熵值法确定属性权重; 最后在确定评价专家权重与属性权重后对每个方案的综合有效评价值和属性的正负有效综合理想属性值进行测度,以此求出每个方案的有效综合属性测度结果,并进行排序.采用实例验证表明,该方法操作简单,便于计算,能够快速取得正确的排序结果.     

考虑权重信息的二元语义多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性决策问题,提出了一种考虑权重信息的二元语义多属性群决策方法.该方法首先将决策专家给出的语言评价矩阵转化为二元语义,然后根据是否已知与二元语义相对应的权重信息,分别给出了两种不同的集结算子来对各决策专家给出的偏好信息进行群集结,在此基础上对方案进行排序,从而得到最终的群决策结果,最后给出了一个算例.     

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法.该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量.在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果.最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性.     

一种属性变量为Vague集的多属性决策方法

针对属性值为Vague值的多属性决策问题,提出了一种灰色关联度和TOPSIS方法相结合的决策方法.首先根据Vague集的特点,确立了理想解和负理想解的记分函数标准,计算各方案与理想解和负理想解的灰色关联度,然后根据TOPSIS方法计算各方案的相对贴近度,根据相对贴近度大小确定方案的优劣排序,最后结合案例说明了基于Vague集的灰色关联TOPSIS方法的评价过程以及该方法的有效性和优越性.     

一种改进的区间数TOPSIS项目投资评价方法

提出了一种改进的区间数TOPSIS工程项目投资评价方法，利用区间数描述不确定的信息，使得能够处理模糊的决策信息，并综合考虑了各指标间的关系．较好解决了由于专家偏好等因素造成的分值矛盾性和不确定性；并通过引进辅助点处理特殊情况的TOPSIS排序存在不合理的问题，扩大了TOPSIS方法的应用范围．对一个水泥厂生产投资方案综合评价的结果也表明该方法的正确性．     

基于区间优势可能势的模糊折衷型防洪多目标多属性决策方法

通过综合考虑防洪多目标调度中的各种风险因素,提取了影响水库群防洪需求的若干风险指标,针对防洪多目标方案集的决策优选问题,提出了一种基于区间优势可能势的模糊折衷型多属性决策方法,建立了多属性目标的决策矩阵,避免了备选方案的模糊性和不准确性。并根据区间数的可能度对各方案进行优属度排序,分别选取各属性下的正、负理想方案。另外,还提出了一种描述备选方案与理想方案差异度的优势可能势,更加精确地度量不同方案之间的优劣程度。并在此基础上,采用模糊折衷型多属性决策方法,结合不同属性的主观权重,对备选方案进行优选和排序,得到了满足实际需求的多属性决策最佳优选方案。     

基于相近度的人机界面不确定信息评价

针对人机界面评价中评价信息不完全、不确定和较为复杂的特点,提出基于相近度的人机界面不确定信息评价方法.该方法将人机界面不确定信息的处理由实数序列拓展至灰区间数序列,以灰色理论和理想点法为理论基础,构造灰区间绝对关联分析模型和灰区间理想点模型,并运用整体逼近的思想,综合考虑方案与参考序列曲线的相似性和接近性,提出设计方案与理想方案的灰区间相近度,建立了不确定信息的综合评价模型.该模型弥补了单一方法的不足,避免了模糊信息过早精确化,有效保证了评价结果的可靠性.实验结果表明,该方法对于解决具有不确定信息的复杂系统评价问题是合理的、有效的.     

无偏好信息的混合型多属性决策问题的TOPSIS方法

针对属性权重信息完全未知、属性值为精确数、区间数和三角模糊数的混合多属性决策问题,给出了逼近理想点法.该方法通过建立两个二次规划模型来确定属性的权重,再根据方案与理想点的相对贴近度的大小来对方案进行排序.最后给出了算例.     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法.该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式,然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重,再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离,最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序.     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法。该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式，然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重，再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离，最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序。     

面向Agent的供应链谈判模型研究

提出了一种面向Agent技术的供应链谈判模型.针对目前自动谈判系统中谈判模型存在难以准确描述谈判过程中的不确定因素和构造效用函数困难的问题,在模糊多属性决策的基础上建立了谈判方的偏好及谈判解满意度数学模型,采用TOPSIS法对谈判模型进行求解,得到了谈判Agent满意的谈判解.在建立A-gent谈判模型的基础上进一步阐述了双边多属性谈判过程,实例计算分析表明该谈判模型是一种双赢的谈判模型.     

建筑安全管理绩效评价的集对分析研究

为了有效评价和控制建筑企业安全管理工作,根据建筑企业生产过程要素和大量事故调查报告,建立了建筑安全管理绩效评价指标体系.结合专家打分法和加权平均法确定指标及其分值,应用集对分析中的同异反联系度、同异反态势排序表和同异反分析法,建立以联系度为核心的建筑企业安全管理绩效评价的同异反模型.充分考虑了评价系统中的确定与不确定因素,对6家建筑企业的安全管理状况进行分析评价.实例分析结果表明,该方法和评价模型简单实用,对于政府管理部门分级监管提供了重要依据.     

基于灰色理想解法的模糊多属性决策方法研究

针对方案评估中属性信息的模糊性,提出了一种基于熵权和灰色理想解法的决策方法.该方法先将属性的模糊信息转化为三角模糊数,再利用三角模糊数的性质和信息熵的思想,求出属性的熵权.然后,用灰色理论对传统理想解法进行拓展,将灰色关联度和欧氏距离有机结合构造出一种相似接近度对方案进行评价.相似接近度同时反映了方案与正负理想方案之间的位置和数据曲线的相似性差异,这种方法使其物理意义更加明确.通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于Epsilon-MOEA的给水系统多目标优化与决策

给水系统优化运行是多目标优化问题,决策者需要从众多的候选方案中筛选出一个综合性能最好的方案.将多目标进化算法与多属性决策相接合,采用两阶段方法来求解供水系统的多目标优化与决策问题.首先构建供水系统的多目标优化模型,包括供水系统的运行费用与维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化,运用多目标进化算法Epsilon-MOEA求解,生成Pareto解集.然后,基于信息熵方法得到属性权重,用逼近理想的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解进行排序.算例应用表明,该方法能够对供水系统运行的多个目标进行优化,并使决策者能够从众多的候选方案中选出综合性能较好的方案.