基于直觉模糊数的信息不完全的多准则规划方法

定义了直觉模糊数和直觉梯形模糊数及其期望值 .针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出了信息不完全确定的直觉梯形模糊多准则决策的规划方法 .该方法利用权系数的不完全信息构造方案集综合期望值的最优线性规划模型,求解该模型得到各准则的最优权系数,进而得到各方案综合期望值的区间数.利用区间数可能度法对其进行比较,得到整个方案集的排序. 实例分析说明了该方法的有效性和可行性.

     

基于直觉梯形模糊数的信息不完全确定的多准则决策方法

针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉梯形模糊的信息不完全确定的多准则决策方法.该方法利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合直觉梯形模糊数与理想解和负理想解的Hamming距离的优化模型.通过求解优化模型可得到各准则的最优权系数,进而得到各方案与相对理想解的贴近度,再根据贴近度得到方案集的一个排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.     

基于直觉梯形模糊数的信息不完全确定的多准则决策方法

针对权系数信息不完全确定和准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉梯形模糊的信息不完全确定的多准则决策方法.该方法利用权系数的不完全确定信息,建立关于各方案综合直觉梯形模糊数与理想解和负理想解的Hamming距离的优化模型,通过求解优化模型可得到各准则的最优权系数,进而得到各方案与相对理想解的贴近度,再根据贴近度得到方案集的一个排序.实例分析表明了该方法的有效性和可行性.

     

基于记分函数的直觉随机多准则决策方法

针对准则权系数不完全确定,方案的准则值为区间直觉模糊数的随机多准则决策问题,提出一种基于记分函数的直觉随机多准则决策方法.首先定义离散型区间直觉随机变量、记分函数以及记分期望值和记分标准差;然后构造方案的记分期望值的最优线性规划模型,得出最优权向量,进而求得方案的联合直觉随机变量分布和综合记分标准期望区间值,再利用可能度方法确定方案排序;最后,算例分析结果表明了该方法的可行性和合理性.     

信息不完全确定的多准则区间直觉模糊决策方法

提出了一种权系数信患不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法．该方法利用证据推理算法对准则进行集成。得到各方案的区间直觉模糊集，计算各方案与理想方案和负理想方案的距离。并结合不完全确定的权系数信息建立非线性规划模型。利用粒子群算法求解所得优化模型。得出最优准则权系数。通过比较方案的区间直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离，得到方案集的排序．最后的数值算例说明了该方法的有效性和可行性．     

基于模糊熵和证据推理的语言?? 数多准则决策方法

定义了语言??数及其模糊熵, 提出了基于模糊熵和证据推理的多准则决策方法, 以解决准则权系数信息不完全确定的语言??数多准则决策问题. 所提方法通过建立基于语言??数模糊熵的线性规划模型来得到准则的最优权系数, 利用证据推理算法确定方案的综合准则值, 进而得出最优方案. 最后通过实例验证了所提出方法的有效性和可行性.

     

区间值模糊随机多准则决策方法

针对不完全信息的区间值模糊随机多准则决策问题,提出了两种求解方法。第一种方法利用离差最大化构建区间参数线性规划,通过区间数运算法则和定位规划求得最优准则权重向量、状态集结值区间决策矩阵与期望值区间决策矩阵,根据决策者风险偏好水平得到各方案的期望集结值从而确定排序。第二种方法将区间值模糊数决策矩阵转化为直觉模糊数决策矩阵,利用不完全的准则权重,通过规划模型求解,获取各方案在各自然状态下的加权记分函数值与加权精确函数值的区间,利用不完全的状态概率,得到各方案的记分函数期望值与精确函数期望值的区间,根据决策者风险偏好水平,求得各方案的记分函数与精确函数的期望集结值,进而确定方案的排序结果。算例分析验证了两种方法的有效性和可行性。     

基于直觉模糊熵的直觉语言多准则决策方法

针对现有直觉模糊熵方法中存在的一些问题,提出一种新的直觉模糊熵,并将其与现有的几种直觉模糊熵计算结果进行比较.针对准则权重信息不完全且准则值为直觉语言数的多准则决策问题,通过建立基于模糊熵的决策模型来求解准则的最优权系数,并利用直觉语言加权算数平均算子(IL-WAA)求出方案的综合准则值,进而由直觉语言数的记分函数确定方案的排序.最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性.     

基于前景理论的信息不完全的模糊多准则决策方法

针对准则权重不完全确定且方案的准则值为梯形模糊数的多准则决策问题,提出一种基于前景理论的模糊多准则决策方法.该方法将决策者的风险心理因素引入多准则决策,根据前景理论及模糊数距离公式,定义梯形模糊数的前景价值函数,并以此构建方案综合前景值最大化的非线性规划模型,求解模型得出最优权向量,最终确定出方案的排序.最后通过实例说明了该方法的有效性和可行性.     

二元联系数的多准则直觉模糊决策

为了研究信息不完全确定的多准则直觉模糊决策,将直觉模糊数转化为二元联系数,建立了基于二元联系数权系数信息不完全确定的多准则直觉模糊决策综合加权模型,并作不确定性分析.结合具体应用实例,说明了该模型的有效性及合理性.     

基于模糊结构元的模糊数直觉模糊多准则决策方法

针对准则权重信息不完全确定的模糊数直觉模糊多准则决策问题,采用模糊结构元方法进行处理.基于模糊数直觉模糊集的模糊结构元表示、模糊数比较和排序的模糊结构元方法以及直觉模糊数的记分函数和距离测度,定义了模糊数直觉模糊数的记分函数和距离测度,进而提出两种准则权重信息不完全确定而准则值为模糊数直觉模糊数的多准则决策方法:记分函数法和逼近理想解排序(TOPSIS)法.实例分析表明了这两种方法的可行性和有效性.     

准则关联的直觉模糊多准则决策方法

针对准则值为直觉三角模糊数,准则间相互关联的多准则决策问题,提出基于Choquet分的决策方法．该方法首先利用偏好函数定义方案在各准则下的优序关系,若模糊测度已知,则直接利用Choquet积分进行求解;若准则集上的模糊测度未知,则利用部分决策信息和最小方差法建立二次规划模型,求解模糊测度,再利用Choquet分进行决策．最后通过实例表明了该方法的有效性和可行性．     

Interval-valued intuitionistic fuzzy mathematical programming method for hybrid multi-criteria group decision making with interval-valued intuitionistic fuzzy truth degrees

As an important component of group decision making, the hybrid multi-criteria group decision making (MCGDM) is very complex and interesting in real applications. The purpose of this paper is to develop a novel interval-valued intuitionistic fuzzy (IVIF) mathematical programming method for hybrid MCGDM considering alternative comparisons with hesitancy degrees. The subjective preference relations between alternatives given by each decision maker (DM) are formulated as an IVIF set (IVIFS). The IVIFSs, intuitionistic fuzzy sets (IFSs), trapezoidal fuzzy numbers (TrFNs), linguistic variables, intervals and real numbers are used to represent the multiple types of criteria values. The information of criteria weights is incomplete. The IVIFS-type consistency and inconsistency indices are defined through considering the fuzzy positive and negative ideal solutions simultaneously. To determine the criteria weights, we construct a novel bi-objective IVIF mathematical programming of minimizing the inconsistency index and meanwhile maximizing the consistency index, which is solved by the technically developed linear goal programming approach. The individual ranking order of alternatives furnished by each DM is subsequently obtained according to the comprehensive relative closeness degrees of alternatives to the fuzzy positive ideal solution. The collective ranking order of alternatives is derived through establishing a new multi-objective assignment model. A real example of critical infrastructure evaluation is provided to demonstrate the applicability and effectiveness of this method.     

Multi-criteria group decision making based on trapezoidal intuitionistic fuzzy information

With respect to multi-criteria group decision making (MCGDM) problems under trapezoidal intuitionistic fuzzy environment, a new MCGDM method is investigated. The proposed method can effectively avoid the failure caused by the use of inconsistent decision information and provides a decision-making idea for the case of “the truth be held in minority”. It consists of three interrelated modules: weight determining mechanism, group consistency analysis, and ranking and selection procedure. For the first module, distance measures, expected values and arithmetic averaging operator for trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers are used to determine the weight values of criteria and decision makers. For the second module, a consistency analysis and correction procedure based on trapezoidal intuitionistic fuzzy weighted averaging operator and OWA operator is developed to reduce the influence of conflicting opinions prior to the ranking process. For the third module, a trapezoidal intuitionistic fuzzy TOPSIS is used for ranking and selection. Then a procedure for the proposed MCGDM method is developed. Finally, a numerical example further illustrates the practicality and efficiency of the proposed method.     

基于前景理论和VIKOR的风险型模糊多准则决策方法

针对准则值均为模糊数的风险型多准则决策问题,提出一种基于前景理论和VIKOR的多准则决策方法。首先,进行区间数、三角模糊数、梯形模糊数、直觉模糊数和语言值的无量纲化处理;然后,基于各个准则各种状态下各个方案的准则值排序,确定中位数参考点以及各个方案在各个准则下的综合前景值;接着,基于前景价值矩阵,给出基于VIKOR的扩展方法;最后,通过具体实例验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于直觉梯形模糊TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉梯形模糊TOPSIS多属性群决策方法。首先,应用直觉梯形模糊数形式表示方案属性偏好和属性权重信息且专家权重完全未知;然后,利用直觉梯形模糊数间距离测度和期望值及直觉梯形模糊加权平均算子来确定决策者权重信息和属性权重信息;进而给出直觉梯形模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉梯形模糊TOPSIS方法的有效性。     

直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法

针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。     

对方案有偏好的直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息不完全、属性值和决策者对方案的偏好信息均以直觉模糊数表示的多属性决策问题提出一种决策方法。首先根据决策者对方案的偏好信息建立多目标规划模型,求出属性权重,接着利用觉模糊加权算术平均算子求出方案的综合属性值,由直觉模糊数的得分函数和精确函数确定方案的排序,最后通过实例证明了该方法的实用性和有效性。     

MADM method based on prospect theory and evidential reasoning approach with unknown attribute weights under intuitionistic fuzzy environment

This paper proposes an intuitionistic fuzzy decision method based on prospect theory and the evidential reasoning approach, aiming at analyzing multi-attribute decision making problems in which the criteria values are intuitionistic fuzzy numbers and the information of attributes weights is unknown. Firstly, the measures of entropy and cross entropy are defined for intuitionistic fuzzy sets by taking into consideration the preference of decision maker towards hesitancy degree. Secondly, combined with bounded rationality, the prospect decision matrix is calculated in the light of prospect theory and intuitionistic fuzzy distance. Thirdly, the correlational analyses are conducted between the attribute weights and three indicators which are entropy, cross entropy and prospect value, and optimization models for identifying attribute weights are built under the circumstances that the weights are incomplete and unknown. Finally, in order to avoid the loss of decision making information, the evidential reasoning approach is applied to the calculation of comprehensive prospective values for all alternatives. Following the value calculation, the ranking and the optimal alternative are determined based on the comprehensive prospective values. Illustrating examples demonstrate that the proposed method is reasonable and feasible.