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针对决策者偏好信息和属性值均为区间数的多属性决策问题,提出一种新的决策方法.该方法将区间型决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵,通过求解主#客观偏好的总绝对偏差最小与各方案综合属性值差距最大的双目标规划问题,客观地确定了属性的权重,从而给出各方案的排序结果.当决策者处于不同心态时,可以通过调整其心态指标来进行决策,因而更加符合实际.应用实例表明了该方法的有效性和实用性.
相似文献2.
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。 相似文献
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万树平 《计算机工程与应用》2009,45(6):32-34
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。 相似文献
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在模糊语言下,提出了梯形模糊数心态指标的群决策方法。在属性权系数和决策者权系数信息都不完全的情况下,引入心态指标,将模糊语言的梯形模糊数决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵;利用决策的不完全信息构造Fuzzy线性规划,分别求解出属性权重和决策者权重;对决策者的心态指标进行集成得到群体风险态度,模糊集成群体风险态度与方案的群体评价值,得到整个方案集的排序。选取实例说明该方法的有效性、可行性和可操作性。 相似文献
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基于方案偏好和部分权重信息的模糊多属性决策方法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了只有部分权重信息且决策者对方案的偏好信息以三角模糊数互反判断矩阵形式给出的模糊多属性决策问题.首先为得到属性权重,给出一种结合主观模糊偏好信息和客观决策信息的极小化极大偏差模型;然后,运用加性加权法求出各方案的模糊综合属性值,并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序;最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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研究了几组可能度公式之间的关系,提出一种基于可能度矩阵的区间型多属性决策(MADM)方法。对决策矩阵中各指标下的属性区间值两两比较并建立各指标的可能度矩阵,通过各个可能度矩阵的排序向量把属性值为区间数的决策矩阵转化为以精确数为测度的矩阵,把求解区间型多属性决策中指标权重的不确定性问题转化为确定性问题处理,随后利用区间数排序的可能度法获得最优方案。实验结果表明了所提方法的可行性和有效性。最后对多属性决策问题中由不确定性转化为确定性的求解策略及其可能产生的问题作了必要讨论。 相似文献
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《计算机工程与应用》2016,(19)
针对属性评价信息为区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,给出一种基于灰色关联投影的群决策方法。在规范化处理各决策矩阵的基础上,定义负极端决策矩阵及平均决策矩阵,根据各决策矩阵与这两类矩阵的距离大小确定决策者权重,由区间直觉梯形模糊数加权算术平均算子及决策者权重得到群体决策矩阵。由各方案与正、负理想方案的相对贴近度最小化确定各属性权重,以正理想方案为参考,计算各方案与参考序列关于每个属性的灰色关联系数,并计算各方案到正理想方案的灰色关联投影值,根据各方案投影值大小实现对方案的排序择优。将所给群决策方法应用到生鲜冷库空调系统选择决策问题中,算例分析的过程体现了该群决策方法有效性与可行性。 相似文献
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针对方案的属性值为区间灰数与确定语言等级,或在两个连续的语言等级之间权重完全已知的混合型灰色多属性群决策问题,提出一种新的决策方法.该方法可根据决策者的偏好给出定量属性的白化值和定性属性的信用结构,确定了每个决策者和群体的等级信用结构矩阵;提出了求解群体集成权重的新方法,并利用证据推理算法求出各方案在各等级的信任度;最后利用期望效用和区间数排序法对方案进行了排序.实例分析表明了该方法的合理性和有效性. 相似文献
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Multiple-attribute group decision making with different formats of preference information on attributes. 总被引:1,自引:0,他引:1
Zeshui Xu 《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2007,37(6):1500-1511
Interval utility values, interval fuzzy preference relations, and interval multiplicative preference relations are three common uncertain-preference formats used by decision-makers to provide their preference information in the process of decision making under fuzziness. This paper is devoted in investigating multiple-attribute group-decision-making problems where the attribute values are not precisely known but the value ranges can be obtained, and the decision-makers provide their preference information over attributes by three different uncertain-preference formats i.e., 1) interval utility values; 2) interval fuzzy preference relations; and 3) interval multiplicative preference relations. We first utilize some functions to normalize the uncertain decision matrix and then transform it into an expected decision matrix. We establish a goal-programming model to integrate the expected decision matrix and all three different uncertain-preference formats from which the attribute weights and the overall attribute values of alternatives can be obtained. Then, we use the derived overall attribute values to get the ranking of the given alternatives and to select the best one(s). The model not only can reflect both the subjective considerations of all decision-makers and the objective information but also can avoid losing and distorting the given objective and subjective decision information in the process of information integration. Furthermore, we establish some models to solve the multiple-attribute group-decision-making problems with three different preference formats: 1) utility values; 2) fuzzy preference relations; and 3) multiplicative preference relations. Finally, we illustrate the applicability and effectiveness of the developed models with two practical examples. 相似文献
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《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics》2008,38(5):1356-1370
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用区间直觉模糊集方法对属性权重未知的群求解其多属性决策 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先提出群区间直觉模糊有序加权几何(groupinterval-valuedintuitionistic fuzzy orderedweighted geometric,GIVIFOWG)算子和群区间直觉模糊有序加权平均(group interval-valued intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging,GIVIFOWA)算子.利用GIVIFOWG算子或GIVIFOWA算子聚集群的决策矩阵以获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵(collectiveinterval-valuedintuitionistic fuzzy decision-matrix,CIVIFDM).然后定义了一个考虑犹豫度的区间直觉模糊熵(interval-valuedintuitionistic fuzzyentropy,IVIFE);通过熵衡量每个属性所含的信息来求解属性权重.最后,提出基于可能度的接近理想解的区间排序法(interval technique for order preference by similarity to an ideal solution,ITOPSIS)和区间得分函数法.在ITOPSIS法中,依据区间距离公式计算候选方案和理想方案的属性加权区间距离,进而采用ITOPSIS准则对各方案进行排序;在区间得分函数法中,算出CIVIFDM中各方案的得分值以及精确值,然后利用区间得分准则对各方案进行排序.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性. 相似文献
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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。 相似文献
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A method based on preference degrees for handling hybrid multiple attribute decision making problems
In this paper, we investigate hybrid multiple attribute decision making problems with various forms of attribute values (real numbers, linguistic labels, interval numbers, intuitionistic fuzzy numbers and interval intuitionistic fuzzy numbers). We propose a method based on preference degrees which may take the forms of fuzzy numbers, intuitionistic fuzzy numbers and interval intuitionistic fuzzy numbers. The method first normalizes various forms of attribute values into preference degrees, and then uses a preference degree-based weighted averaging operator to aggregate the normalized preference degrees. Meanwhile, for convenience of calculation, a new linguistic representation model is presented, whose feasibility is verified by comparing it with the traditional 4-tuple linguistic representation model, and from our model, the mapping relationship between interval intuitionistic fuzzy numbers and linguistic labels can be constructed. Finally, we illustrate the rationality and practicality of the proposed method by an application example. 相似文献
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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。 相似文献
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