区间直觉模糊连续熵及其多属性决策方法

提出了区间直觉模糊连续熵,并且研究了一种新的处理区间直觉模糊多属性决策问题的方法。基于连续有序加权平均（COWA）算子,给出了区间直觉模糊连续熵的概念,并且证明了区间直觉模糊连续熵满足区间直觉模糊熵的公理化定义的四个条件。在此基础上,针对属性权重信息完全未知的决策问题,通过衡量每一属性所含的信息量来确定属性权重。依据备选方案与理想方案间的加权相关系数,给出了一种新的区间直觉模糊多属性决策方法。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。     

一种区间直觉模糊熵公式及其应用

改进了区间直觉模糊集的标准Hamming距离公式,使改进后的公式不仅考虑了区间直觉模糊集的隶属度和非隶属度,还考虑了犹豫度。基于该距离公式定义了一个区间直觉模糊集的熵公式。将提出的距离和熵公式应用于解决属性权重未知的区间直觉模糊多属性决策问题。     

一种区间直觉模糊熵的构造方法

研究了区间直觉模糊熵。证明了三个直觉模糊熵公式的等价性。对直觉模糊熵公式进行推广,引入一个新的区间直觉模糊熵公式,该熵公式满足区间糊熵的公理化直觉模定义的4个条件。     

区间直觉模糊连续交叉熵及其多属性决策方法

在区间直觉模糊（IVIF）环境下,利用连续有序加权平均（COWA）算子定义了一种新的区间直觉模糊数间的交叉熵,即区间直觉模糊连续交叉熵。依据提出的区间直觉模糊连续交叉熵定义了直觉模糊数间的连续交叉熵距离。基于TOPSIS的思想得到备选方案与理想方案的加权距离,并且计算备选方案与理想方案的相对贴近度,依据相对贴近度选择最优方案。其中,针对属性权重信息不完全确定条件下的决策问题,提出了以区间直觉模糊连续交叉熵最大为准则的规划模型;针对属性权重信息完全未知的情况,根据交叉熵理论确定属性权重向量。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。     

区间直觉模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉模糊数（IVIFN）且属性间存在相互关联的多属性群决策（MAGDM）问题,提出一种基于区间直觉模糊几何加权Bonferroni平均（IVIFGWBM）算子的决策方法。介绍了IVIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和几何Bonferroni平均（GBM）算子,定义了区间直觉模糊几何Bonferroni平均（IVIFGBM）算子和IVIFGWBM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVIFGWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。将该方法应用在一个MAGDM问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性。     

基于改进熵和新得分函数的区间直觉模糊多属性决策

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息, 得到各备选方案的综合属性值, 进而指出现有得分函数存在排序失效或排序不符合实际的不足, 同时给出一个新的得分函数, 并以此对方案进行排序; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性.

     

考虑未知属性权重的区间直觉模糊VIKOR方法

针对传统模糊集方法处理不确定性多属性决策问题时只考虑隶属度信息的缺点,提出了基于区间直觉模糊集的VIKOR决策方法。区间直觉模糊集用来处理区间语义评价信息。考虑属性权重未知的问题,基于区间直觉模糊数间的支持度确定属性权重,属性的支持度越高,则其权重越小。将区间直觉模糊交叉熵引入区间直觉模糊VIKOR方法用于计算区间直觉模糊数间的距离。最后以某手机设计方案评价为例,验证了所提方法的有效性。     

一种加权直觉模糊熵分割法

针对现有的直觉模糊熵阈值法对于光照不均匀图像的分割很不理想,提出了一种新的加权直觉模糊熵,将其应用于图像分割最佳阈值的选取,最后给出了加权直觉模糊熵阈值化准则的权重选取方法。实验结果表明,该加权直觉模糊熵阈值法是可行的,可以弥补现有直觉模糊熵阈值法的不足。     

区间犹豫模糊熵应用于地方高等教育发展研究

构造了新的区间犹豫模糊熵、交叉熵公式,提出了一种新的区间犹豫模糊多属性群决策方法,并将其应用于地方高等教育发展研究的过程中。构建了一种新的区间犹豫模糊熵公式,并证明其满足区间犹豫模糊熵的公理化条件;给出了区间犹豫模糊距离测度的公理性定义,研究了区间犹豫模糊距离测度和区间犹豫模糊熵、交叉熵的关系,并构建了区间犹豫模糊加权交叉熵公式。在区间犹豫模糊环境下,基于区间犹豫模糊熵、交叉熵以及交叉熵贴近度,提出了一种新的属性权重未知的多属性决策方法,并将其应用于对地方高等教育发展研究的过程中,验证该方法的可行性和有效性。     

语言区间直觉模糊Frank算子

针对语言区间直觉模糊信息的集结问题,文中提出Frank集结算子,并构建解决供应商选择问题的群决策方法.首先引入拓展Frank t-模与s-模定义语言区间直觉模糊集的Frank运算法则,提出语言区间直觉模糊Frank加权平均(LIVIFFWA)算子与几何(LIVIFFWG)算子,证明算子的幂等性、封闭性、单调性等基本性质,剖析算子关于参数的退化性.然后,基于LIVIFFWA算子与LIVIFFWG算子构建语言区间直觉模糊多属性群决策方法,用于解决供应商决策问题.最后,通过共享单车回收供应商选择的案例分析验证文中决策方法的可行性和灵活性,讨论参数变化对决策结果的影响,并验证参数具有表征和反馈决策者态度的能力.     

Multiple attribute group decision-making methods with unknown weights in intuitionistic fuzzy setting and interval-valued intuitionistic fuzzy setting

To better solve the corresponding multiple attribute group decision-making problem with unknown weights, multiple attribute group decision-making methods with completely unknown weights of decision-makers and incompletely known weights of attributes are proposed in intuitionistic fuzzy setting and interval-valued intuitionistic fuzzy setting. In the group decision-making method, two weight models are proposed based on the score function to determine the weights of both experts and attributes from the intuitionistic fuzzy decision matrices and the interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices. Then, overall evaluation formulas of weighted scores for each alternative are introduced in the intuitionistic fuzzy setting and the interval-valued intuitionistic fuzzy setting to obtain the ranking order of alternatives and the most desirable one(s). Finally, two numerical examples demonstrate the applicability and benefit of the proposed methods.     

区间值对偶犹豫模糊集的相关系数及其应用

区间值对偶犹豫模糊集因其可能隶属度与可能非隶属度均采用区间的形式而更具有一般性,因而得到广泛的应用。相关系数可以用来度量两个模糊信息之间的相关关系。基于区间值对偶犹豫模糊集相关系数提出了一种新的多属性群决策方法。在对偶犹豫模糊集的基础上给出了区间值对偶犹豫模糊集的定义及其基本运算;给出了区间值对偶犹豫模糊集的相关系数的定义及相应的计算公式;构造了确定权重的优化模型;基于区间值对偶犹豫模糊集的相关系数和确定权重的优化模型,提出一种属性权重部分未知的模糊多属性群决策方法,并通过实例说明该方法的有效性和可行性。     

A note on measuring fuzziness for intuitionistic and interval-valued fuzzy sets

We first review the concept of fuzziness provided by DeLuca and Termini, and the view of fuzziness as related to the lack of distinction between a set and its negation. We then suggest a measure of fuzziness for intuitionistic fuzzy sets. We show that this measure satisfies the required conditions for an intuitionistic measure of fuzziness. We then take advantage of the connection between intuitionistic and interval-valued membership grades to transfer the intuitionistic measure of fuzziness to one suitable for interval-valued fizzy sets.     

直觉模糊集新的熵公式及应用

针对直觉模糊集的熵的公理化定义中存在的问题,修正了直觉模糊熵的公理化定义,给出了一个新的直觉模糊集的熵的计算公式,证明了其正确性。给出了一个基于直觉模糊数的熵的多属性决策算法,应用实例表明其合理性和有效性。     

Incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relations

The aim of this paper is to investigate decision making problems with interval-valued intuitionistic fuzzy preference information, in which the preferences provided by the decision maker over alternatives are incomplete or uncertain. We define some new preference relations, including additive consistent incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation, multiplicative consistent incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation and acceptable incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation. Based on the arithmetic average and the geometric mean, respectively, we give two procedures for extending the acceptable incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relations to the complete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relations. Then, by using the interval-valued intuitionistic fuzzy averaging operator or the interval-valued intuitionistic fuzzy geometric operator, an approach is given to decision making based on the incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation, and the developed approach is applied to a practical problem. It is worth pointing out that if the interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation is reduced to the real-valued intuitionistic fuzzy preference relation, then all the above results are also reduced to the counterparts, which can be applied to solve the decision making problems with incomplete intuitionistic fuzzy preference information.