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TOPSIS法在油田开发投资决策中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
冯玉国 《西安石油学院学报》1995,10(2):64-66
一种有效的多目标决策方法-逼近于理想解的排序方法(Techniqul for order preference by similarity to ideal solution简称TOPSIS法)应用于油田开发投资决策,并与其它方法进行对比,指指出了该方法的优越性,得到满意的结果。 相似文献
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引入了布尔代数的直觉模糊子代数、直觉模糊理想和直觉模糊商布尔代数的概念,给出了布尔代数的直觉模糊子集是直觉模糊子代数(直觉模糊理想)的充要条件,讨论了布尔代数的直觉模糊子代数(直觉模糊理想)在布尔代数同态下的像和逆像,并证明了当I是布尔代数R的直觉模糊真理想时,R/I是布尔代数。 相似文献
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基于直觉梯形模糊数的信息不完全多属性决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对权重信息不完全未知且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题,给出了基于直觉梯形模糊数得分函数和投影模型下的多属性决策方法,通过投影法建立了非线性规划模型,并通过数学软件得到各属性权重,通过投影率作为排序指标,进行排序择优。最后通过实例说明了该方法的有效性。 相似文献
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直觉模糊代数 总被引:4,自引:1,他引:4
孙绍权 《青岛科技大学学报(自然科学版)》2003,24(6):554-556
提出了直觉模糊域和直觉模糊代数的概念。给出了一个直觉模糊集是直觉模糊代数的充分必要条件 ,讨论了直觉模糊代数在代数同态下的像及逆像。 相似文献
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针对项目融资结构决策问题的复杂性,通过建立项目融资优化决策的指标,在偏好信息不完全条件下通过优化单个融资方案的综合评价理想值,得到相应条件下的各融资方案的优化指标权向量,再通过组合得到各指标最佳协调权向量,由此得到融资方案优化决策结果,该方法避免了获取指标偏好信息的困难,实例表明该方法的合理性和可行性. 相似文献
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范传强 《辽宁石油化工大学学报》2011,31(1):76-78,83
通过模糊数值直觉模糊集定义模糊数值直觉模糊群,讨论模糊数值直觉模糊群的一些运算,研究它
的一些性质并加以证明。随后在两个非空有限经典群同态意义下,证明这种模糊数值直觉模糊群的像仍是模糊数
值直觉模糊群。 相似文献
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一种基于双重决策矩阵的不完备信息处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了ROUSTIDA算法及其局限性,结合典型的量化容差概念,得出新的处理不完备信息系统的方法——基于双重决策矩阵来补齐缺失数据.通过实例,将该算法与ROUSTIDA算法及其改进方法逐一比较,总结了现有算法的不足,展示了新算法的优越性.这种算法在处理海量信息时,能够较好处理现有单一算法数据无法补齐的情况. 相似文献
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基于直觉模糊集的多属性决策问题 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于直觉模糊集的多目标多属性决策问题的新记分函数,该记分函数从距离的角度选择最优方案,使最优方案接近最优理想方案,同时远离负理想方案.并对已有的基于直觉模糊集的多目标模糊决策方法进行分析与联系,通过实例阐明了本文提出的新记分函数的有效性. 相似文献
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多属性决策不但可处理多目标间的冲突、模糊问题,尚可处理优先次序不同的问题,因而在应用面上受到广泛地探讨.本研究是以直觉模糊集合为基础来发展多属性决策问题中的直觉模糊排序评估法,目的在于解决直觉模糊权重资料搜集的困难,以建构数学规划模型求解,提出1套新的排序评估法.在数据简化之计算实验部分,采用随机数模拟分析的方式,计算一致率、矛盾率、反转率与等级相关系数4大指标,比较最后的结果是否和未变化前一致.实验结果发现,当控制方案个数时,前3个指标的平均维持相当高的程度,等级相关系数的部分,也呈现出平均值越高,标准差越低的趋势.因此可得知,若要进行简化的程序,可在矩阵或权重部分进行部分简化;此外,当所需之决策方案个数增加时,转换前后的决策矩阵,其运算结果会越趋一致. 相似文献
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针对实际管理决策中,决策问题要求多个决策者参与,同时需要全面、细腻的描述方法体现对客观事物的认识和表达的问题,将直觉模糊多属性群决策方法应用于企业产品管理决策中。首先给出了基于直觉模糊Einstein混合平均算子的多属性群决策算法,提出了一种直觉模糊算子自适应位置赋权算法,然后结合产品规划的特点,分析了产品市场吸引力、竞争性评价和财务回报评估要素,建立了产品规划多属性群决策模型,最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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根据区间直觉模糊数的隶属度与非隶属度的代数和与差,定义一种用区间数表达的得分函数和精确函数, 并利用本文定义的得分函数和精确函数给出区间直觉模糊数大小的可能度,然后基于可能度提出区间直觉模糊数的一种新的排序方法。最后,基于这种新的排序,给出了区间直觉模糊信息环境下的多属性决策方法,并用数值算例说明该方法的可行性和有效性。
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