基于满意度的区间数多属性决策

针对属性权重为实数而属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于满意度的多属性决策方法。本文借鉴连续有序加权平均算子中的满意度、区间数的可能度和集对分析联系数的相关知识,将区间数满意度和同异反三元联系数满意度引入了决策信息不确定性消除问题,接着利用OWA算子对满意度信息进行集结并对方案进行排序。最后进行对比实验,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于区间灰数的MAS任务分配模型及VIKOR方法

在引入区间灰数范数的基础上,建立了基于区间灰数的多属性多Agent系统（MAS）任务分配模型,提出了基于区间灰数的扩展VIKOR方法及多属性MAS最优任务分配原理,并对该任务分配算法进行有效的实证分析。实证分析说明,这种方法是非常有效且能够做出比较合理的任务分配决策。     

一种基于三元联系数的语言区间信息集结方法

给出利用属性权重与信息决策解决语言区间信息集结的三元联系数问题的新方法。其主要思路是将语言区间变量转化为对应三元联系数矩阵,并通过对该矩阵最优集结,建立三元联系数多属性优化函数及语言区间属性权重区间数。然后进行集对势分析,计算势关联度大小并择优排序。通过实例说明该算法的处理过程及有效性。     

基于熵权的区间数多属性决策方法

研究了属性权重未知且属性值为区间数的多属性决策问题。首先针对一般区间数排序方法完全依赖区间数中点值的缺陷,提出了一种改进的排序方法;接着给出了改进的区间数判断矩阵规范化方法;然后依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,结合区间数决策矩阵的特点提出了一种确定属性熵权的方法;最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于区间粗糙数的多属性决策方法及应用

针对传统多属性决策模型中大量指标的复杂性和模糊性导致实际决策结果不准确的问题,提出了一种基于区间粗糙数的改进DEMATEL-VIKOR多属性优化决策模型。首先,在区间粗糙数的基础上对传统的DEMATEL方法和VIKOR方法分别进行改进;其次将一种新的归一化加权几何Bonferroni平均算子运用在改进的DEMATEL-VIKOR混合模型中,根据量化结果对各准则进行影响因素分析进而计算折中的可行解;最后,分别从敏感性分析、理论分析及方法比较三种角度对备选方案进行排序,从而得到最优备选方案,应用城市滨水区景观后期综合评价的算例结果表明,该改进算法在不确定和不完备信息环境下的决策结果更具可行性和有效性。     

基于二元联系数的区间直觉模糊数多准则决策方法

针对准则值为区间直觉模糊数且准则权重为区间数的多准则决策问题,提出一种基于二元联系数的区间直觉模糊型多准则决策方法.首先,介绍区间直觉模糊数和二元联系数;其次,研究区间数转化为联系数、二元联系数转化为实数的3种转化方法,对传统区间数和二元联系数的运算结果进行比较;再次,将区间型贴近度转化为基于二元联系数的实数进行方案优选;最后,运用算例表明所提出方法的优越性和可行性.     

基于分式规划的区间直觉梯形模糊数多属性决策方法

针对属性值为区间梯形直觉模糊且属性权重为区间数的多属性决策问题,提出一种基于分式规划的决策方法.定义了区间梯形直觉模糊数的Hamming距离和Euclidean距离,采用优劣解距离法构建了相对贴近度的非线性分式规划模型,并通过Charnes and Cooper变换转化为线性规划模型求解,得到各方案相对贴近度的区间数,进而提出了决策方法.数值算例分析验证了所提出方法的有效性.     

一种区间数多属性决策的VIKOR扩展方法

针对备选方案中属性值及各属性权重为区间数的多属性决策问题,运用区间数对VIKOR方法进行改进,提出一种基于区间数的多属性决策方法。该方法以最接近理想解为基本思想,在决策过程中采用线性规范策略,利用心态指标对区间数进行排序,在可接受优势和决策过程稳定的条件下对备选方案择优。采用该方法,能够更全面地分解决策者的不同心态指标,计算决策者处于各种不同心态下的备选方案折衷解,通过排序分析可进一步得出多属性决策的最优解,所得结果合理有效,更符合多属性决策问题的实际情况。通过一个代表性实例分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于交叉熵的正态分布区间数多属性决策方法

针对以正态分布区间数为信息环境的多属性决策问题,提出了一种基于交叉熵和得分函数的决策方法。给出利用[3σ]原则将一般区间数转化为正态分布区间数的方法,提出正态分布区间数的交叉熵,熵等概念及相关性质。基于各对象与正理想对象的总区别信息最小化准则,通过建立非线性规划模型求解出了属性权重的公式,研究了正态分布区间数的集结方法和比较方法,给出了一种新的多属性决策途径。分别将所提方法应用于多属性决策和模式识别中,验证了该方法的可行性和简易性。     

基于区间灰数的多属性决策方法

以灰色系统理论的思想与方法为基础,探讨了属性值和属性权重均为区间灰数的多属性决策方法。根据结合理想方案与临界方案的综合关联度,提出了考虑属性权重因素的线性规划优化模型,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况。最后通过实例分析说明所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

区间粗糙数信息系统的覆盖分类冗余度与属性约简

属性约简是知识获取的重要内容,目前针对区间粗糙数信息系统属性约简的研究十分匮乏.考虑到现有研究中论域的分类结果存在冗余,且尚未有研究对分类冗余进行度量,在区间粗糙数信息系统中提出覆盖分类冗余度的概念,并且在提出相似类和β-极大相容类的概念之后,提出β-等价类的概念,使得以β-等价类对论域进行分类所得的结果为论域的一个划分,将覆盖分类冗余度降低为0.在此基础上,对区间粗糙数信息系统提出一种保持β-等价类不变的属性约简定义,同时根据β-等价类的特点,给出仅以β-等价类中某个元素作为区分对象建立区分矩阵的属性约简方法.实例分析验证了所提出方法的有效性.     

三参数区间灰数信息下系统属性约简方法

针对属性评价值为三参数区间灰数的不完备信息系统,提出了一种基于[θ]-灰色优势关系的信息系统属性约简方法。根据三参数区间灰数的定义,给出两个三参数区间灰数基于可能度的大小关系,在此基础上,构建方案属性值之间的一种[θ]-灰色优势关系,并结合可辨识矩阵,给出了这类不完备信息系统属性约简方法。应用实例表明了方法的合理性和有效性。     

基于优势关系的多属性决策对象排序研究

多属性决策问题的实质是利用已有的决策信息,通过一定方式对备选方案进行分析、排序、择优和评价,以找到一种简捷方便的排序方法.鉴于此,针对属性值为区间数的多属性决策问题,首先提出区间数向联系数的转化及联系数可能度;然后根据可能度大小提出区间数及决策对象优势关系,并根据优势关系及联系数可能度大小提出几种新的排序算法;最后以实际投票决策问题为例验证了上述排序算法.     

一类区间粗糙数型多属性决策方法研究

研究属性值为区间粗糙数,具有属性优先序信息的多属性决策问题.首先给出粗糙属性值的规范化公式;然后基于区间粗糙数的相离度定义,建立以极大化属性值的离差为目标的最优化模型来确定各属性权重;进而基于粗糙算术运算以及期望值算子,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序;最后通过数值例子表明了所提出方法的有效性.     

基于正态分布区间数的信息不完全的群决策方法

针对属性值为正态分布区间数而属件权重信息不完全的多属性群决策问题,定义了一些新的集成算子,即正态分布区间数的加权算术平均(NDINWAA)算子、正态分布区间数的有序加权平均(NDINOWA)算子和正态分布区间数的混合加权平均(NDINHA)算子,进而提出一种幕于正态分布区间数的信息不完全的多属性群决策方法.该方法利用NDINWAA算了和NDINHA算子对正态分布区间数属性值进行集成,利用正态分布区间数属性值的方差,通过建立优化模型确定最优属性权重,利用期望-方差准则对方案进行排序并择优.实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

目标威胁评估的区间数方法

针对决策者偏好信息和决策矩阵元素均为区间数的目标威胁评估问题,提出了一种新的区间数方法。该方法通过求解各方案与理想方案偏差最小、与负理想方案偏差最大,同时主、客观偏好的最大偏差最小的多目标规划问题,确定属性的权重,根据可能度给出目标威胁的排序结果。实例分析表明了方法的有效性和实用性。     

基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策模型

针对属性值为区间灰数的多属性决策问题, 提出一种基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策方法. 考虑决策者参照依赖的心理行为特征, 结合随机占优的思想给出两两方案相比较时的收益和损失; 分析经典TODIM方法中优势度和全局价值的不足, 给出新的优势度的表示方法和方案; 相对于其他方案收益和损失的总优势度的表示方法, 提出一种改进的TODIM方法. 最后通过实例说明了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于区间直觉模糊的动态多属性灰色关联决策方法

针对属性值为区间直觉模糊数且属性权重未知的一类决策问题,利用灰色关联分析方法的思想,构建了一种动态区间直觉模糊数多属性决策方法。首先利用区间直觉模糊数的运算法则和性质设计各时间段的正负理想方案,并以与正理想方案灰色关联度偏差最小化为目标构建了多目标规划模型,确定属性权重;然后通过计算各时间段各方案对正、负理想方案的区间直觉模糊数的灰色关联度,构建方案优属度模型,并求解方案优属度的表达式,确定方案的优势度;最后通过一个案例验证了所提出的构建方法的有效性和可行性。