基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均（IVITFNWAA）算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均（IVITFNOWA）算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成（IVITFNHA）算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法。该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式，然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重，再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离，最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序。     

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法.该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式,然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重,再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离,最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序.     

基于直觉梯形模糊数的信息不完全多属性决策方法

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。     

用语言变量处理多目标群决策方法的研究

综合考虑定性和定量两类目标，提出了一种基于语言变量处理的多目标群决策方法。决策人用语言变量评价定性目标，对定量目标转换为相应的语言标签进行处理。用语言标签的凸组合确定各决策人各方案的语言评价指标，用语言有序加权平均确定群体对各方案的排序。     

模糊语言群决策影响因素的分析方法

针对模糊语言评价信息群决策的影响因素分析问题,提出了一种FL-DEMATEL(fuzzy language DE-MATEL)方法。该方法将传统的DEMATEL方法拓展到模糊语言环境中,首先将语言变量转化为梯形模糊数,进行量化处理;然后利用拓展的FL-DEMATEL方法,计算出群决策的梯形模糊数综合影响矩阵,并以此计算出影响因素的中心度和原因度,确定因素的归属问题;最后将FL-DEMATEL方法应用于区域FEEEP系统协调发展中,分析其影响因素之间的关系,说明了该方法的可行性和有效性。     

权重信息不完全的梯形模糊数多属性决策方法

研究了权重信息不完全且对方案有偏好的梯形模糊数多属性决策问题.在α截集下引入偏差函数,通过构造目标规划模型求解属性的权重向量,进而求得α截集下方案的排序向量,再将不同α截集下的排序向量进行集结,得出方案的综合排序向量,最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.     

一种多粒度语言评价模糊群决策方法

针对多粒度语言评价群决策问题进行研究,提出了基于多粒度语言评价群决策问题的数学模型。利用基于语义的模糊化函数将不同粒度的语言评价映射为同一区间上的三角模糊数,通过模糊语义距离引入了专家评价与群决策模糊评价的一致度,从而得到基于一致度的专家动态权重,实现了专家初始权重与动态权重的灵活均衡使用。最后通过一个应用实例说明了该方法的合理性和有效性。     

基于联系数的梯形直觉与非直觉模糊决策算法与应用

针对梯形直觉模糊数运算过于复杂且不能作不确定性分析的问题,应用集对分析理论及其联系数给出一种新算法.该算法的基本原理是把梯形直觉模糊数转换成"均值"加"最大偏差"形式的二元联系数,再按联系数规则展开运算.实例应用表明:其决策对象的排序结果不仅与该实例用其它方法所得的结果基本相同,而且还能方便地开展不确定性分析,最主要的是该算法也适用于"区间型梯形模糊数决策问题".该方法综合利用了集对分析及其联系数研究中的最新成果,解决了梯形直觉模糊决策算法的运算复杂性问题,对于模糊决策的理论和应用研究都具有重要价值.     

一种基于三角模糊数的理想点多属性决策方法

基于模糊数上一种距离定义,针对属性值和属性权重均为三角模糊数的多属性决策问题,给出一种基于理想点法的多属性决策方法。该决策方法具有运算简洁的特点。最后,以实例说明该方法的有效性。     

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法.该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量.在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果.最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性.     

基于投影的多粒度语言信息多属性群决策方法

针对具有多粒度语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理与投影的群决策方法。该方法首先给出了多粒度语言评价信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息的方法;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型,以获得相应的属性权重,并利用二元语义的集结算子对语言评价信息进行加权集成,从而获得各个决策方案的排序和择优结果;最后通过实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。     

信息系统安全方案的多属性决策方法

为解决信息系统安全建设中信息安全方案的选择问题,综合分析信息安全方案对安全等级保护要求的符合程度、信息安全方案的采购成本、运行维护费用和信息安全方案对抗风险的效能等多种因素和指标,并根据这些因素对信息安全方案选择的影响,提出一种多属性决策方法.通过信息安全方案对抗风险的效能指数计算、信息安全方案各影响因素的权重赋值和信息安全方案综合指数的计算,依据综合指数对信息安全方案进行择优排序,实现对信息安全方案的恰当选择.对于符合基本条件(满足安全等级保护要求、成本在限制范围内、对抗风险达到要求等)而难以取舍的几个备选方案,该选择方法是合适和简捷的.     

基于新模糊数的模糊距离的多属性决策方法

研究了属性值为模糊数的多属性决策问题,定义了一个新的三角模糊数模糊距离公式,利用此距离公式,提出了一种解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法,该方法简单,计算量小,为解决多属性决策问题提供了一个新途径.     

一种基于模糊偏好信息的多属性决策方法

传统的多属性决策方法在解决某些主次属性区别明显的决策问题时效果不理想，为此，从决策者提出的模糊偏好信息出发，结合方案满意度和方案在各属性上的达成程度，提出了一种解决此类问题的新方法。算例表明．该方法具有较强的实用性和可操作性。