给出方案偏好值的模糊多属性决策方法

针对属性值均为模糊变量,属性权重完全未知但给出方案偏好值的模糊多属性决策问题给出了决策方法。该方法通过建立一个模糊期望值目标规划模型来确定属性的权重,基于简单加权平均法则来计算方案的模糊综合评价值,利用比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序。最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性。     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法

针对权重信息不完全,决策者对方案有偏好的三角模糊型多属性决策问题提出了一种新方法。该方法是首先对三角模糊数求截集,将三角模糊数转化为区间数并引入偏差函数,然后建立目标线性规划模型并利用Lingo软件求出属性权重向量,进而对截集下的方案进行排序。     

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。     

基于决策者不确定偏好的模糊多属性决策方法

模糊多属性决策中,决策者对于不确定性不同的偏好,会产生对模糊数不同的排序,因而会导致不同的决策结果。为此,在考虑决策者对于不确定性的偏好特性后,给出了决策者的不确定偏好模糊效用函数,并在此基础上提出了一种模糊数的比较和排序的新方法。通过具体的算例,说明了这种方法正确性。     

基于特殊偏好的交互式多属性决策

由于武器装备的立项决策经常会受到多种特殊因素的影响，因此它既不同于一般的政府行为决策，也不同于主要基于经济性原则的商业决策，这就需要决策者参与到决策过程并逐步得到其偏好信息。所以它希望有一种能够充分反映决策者主观偏好的决策方法来解决此类问题。这里提出一种基于特殊偏好的交互式多属性决策方法，允许决策者反复地对方案进行权衡比较和剔除，并结合客观和主观的因素，利用偏差最大法求解单目标线性规划模型确定各个属性权值，继而得到决策者比较满意的方案排序及最优方案。     

权重信息未知的区间直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和投影模型的决策方法.该方法首先引入区间直觉模糊数相离度的概念,然后,给出了一种基于加权属性值离差最大化的线性规划模型,通过求解此模型得到相应的属性权重.进而利用各个方案的加权属性值在加权模糊正理想点上的投影对方案进行排序.最后用实例说明了该方法的可行性和有效性.     

一种基于灵敏度分析的多属性权值确定方法

讨论了灵敏度分析中属性权重改变量不可行时的条件和性质，通过决策者的部分偏好信息和已有的客观赋权法，建立了一个多目标二次规划模型，解此模型可以得到敏感性较低的属性的权重。数值实验说明了该方法的有效性。     

一种基于等价关系的模糊多属性语言决策方法

提出一种基于等价关系的模糊评价语言值排序方法,分析该排序方法的相关性质,证明了该排序方法确保模糊评价语言值之间的序关系是一种线性序关系,从而保证模糊多属性语言决策最优解的唯一性。实例分析表明,本研究提出的排序方法能够克服已有预序关系带来的不足,是一种可选的模糊多属性语言决策方法。     

模糊多属性群决策问题的一种新TOPSIS方法

基于梯形模糊数的期望值算子,给出了一种新的TOPSIS方法来处理模糊决策矩阵、属性权重和决策者权重都已知,且均以梯形模糊数给出的模糊多属性群决策问题.先采用加权算术平均(Weighted Arithmetic Averaged)算子把所有规范化模糊决策矩阵集结为综合加权规范化模糊决策矩阵.然后以梯形模糊数的期望值排序方法和距离公式,求得模糊理想解和模糊负理想解及备选方案到模糊理想解和模糊负理想解的距离,从而确定各备选方案对模糊理想解的相对贴进度,并以其大小判断方案的优劣次序.最后通过一个实例说明该群决策方法的有效性.     

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.     

基于模糊多属性决策的高混凝土坝浇筑方案优选

高混凝土坝施工中不同的浇筑方案在保证施工进度和质量的可靠性、施工组织难度、施工成本等方面的差异较大,如何确定最优浇筑方案,保证施工进度和质量,并使技术经济综合指标最优,是水电工程设计施工部门迫切需要解决的难题。针对这一问题,利用高混凝土坝施工过程计算机仿真所得到的参数构建了高混凝土坝施工方案优选评判指标体系,而后采用模...     

一种模糊随机多目标决策方法

从可能度的定义出发，将模糊多目标决策的模糊判决原理推广到模糊随机多目标决策，提出了一种基于目标函数的可信度、可能度、满意度的决策方法，建立了可能度－可信度（PR）、可能度－可信度－满意度（PRS）的决策模型，可广泛应用于各种充满不确定性决策信息的复杂决策问题。     

区间值Vague集多目标模糊决策方法

研究了区间值多目标模糊决策方法问题。充分利用Vague集三维信息提出了Vague集和区间值Vague集模糊相对优势函数概念,该概念克服了以往Vague集优势函数定义中不考虑第三维信息的弱点。在区间值Vague集决策矩阵基础上,构造了模糊相对优势决策矩阵和模糊加权决策矩阵,给出了区间值Vague集多目标模糊决策过程,充实了Vague集多目标模糊决策理论体系。最后通过算例验证了该方法是一种有效可行的决策方法。     

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.     

基于区间值直觉模糊集距离的多属性决策方法

针对区间值直觉模糊集上的多属性决策问题,使用区间值直觉模糊集犹豫度的概念,给出区间值直觉模糊集之间一种新的距离公式,并据以提出基于理想点法的区间值直觉模糊集多属性决策方法。最后,借助实例说明该决策方法的有效性。     

GIOWA算子在直觉模糊多属性决策中的应用研究

广义的导出有序加权平均（GIOWA）算子是一种有效的信息集结方法,对方案以模糊语言形式进行评估的多属性决策问题有重要的理论意义。采用GIOWA算子对隶属度值进行加权,进而对方案集进行优序排序。结合实例分析说明方法有效、可行。     

基于相对接近度的结构选型模糊多属性决策方法

结构选型是概念设计阶段最重要的设计决策，具有典型的“软科学”决策特点，需要运用“软设计”理论和“软计算”方法进行此类问题的求解，结构选型的问题求解模型包括方案生成，方案评价和方案决策三个子过程。其中，结构型式的优选决策属于典型的多属性决策问题，决策过程中需要运用决策者的偏好信息和方案属性的不确定性信息，因此，采用传统的多准则决策理论不能对此问题进行有效的求解。为此，建立了结构选型的模糊多属性决策模型，给出了属性模糊满意度矩阵的确定方法，以有效地处理模糊信息，为了克服直接采用欧式距离确定偏好最优方案的缺点，提出了相对接近度的定义和基于相对接近度的模糊多属性决策方法，并给出了具体的求解程序。以大跨空间结构选型为例，说明了结构型式方案优选的决策过程。实例应用的结果表明，本文提出的方法可以有效地处理模糊环境下结构选型中的方案优选决策的问题。     

基于新得分函数的直觉模糊多属性决策方法

得分函数是常见排序直觉模糊数的一个重要指标。借助于S型函数,从客观的角度考虑直觉模糊数的犹豫度对其得分值的影响,提出了直觉模糊数的新得分函数,并通过实例说明新的得分函数能应用于某些现有得分函数失效的情形。基于新的得分函数和直觉模糊加权平均算子给出了一种属性值为直觉模糊数的多属性决策方法,并通过算例阐明该方法的可行性和有效性。     

多目标决策系统模糊优选理论、模型与方法

建立了以相对隶属度、隶属函数为基础的多目标决策系统模糊优选的理论、模型与方法 ,提出了主客观相结合的确定目标权重方法 ,实例表明所提出的方法可应用于水库的防洪调度实践