基于灰色理想解法的模糊多属性决策方法研究

针对方案评估中属性信息的模糊性,提出了一种基于熵权和灰色理想解法的决策方法.该方法先将属性的模糊信息转化为三角模糊数,再利用三角模糊数的性质和信息熵的思想,求出属性的熵权.然后,用灰色理论对传统理想解法进行拓展,将灰色关联度和欧氏距离有机结合构造出一种相似接近度对方案进行评价.相似接近度同时反映了方案与正负理想方案之间的位置和数据曲线的相似性差异,这种方法使其物理意义更加明确.通过算例说明了方法的可行性和有效性.     

基于灰色关联分析的三角模糊多属性决策法

针对属性权重信息已知,且属性值为三角模糊数形式的多属性决策问题,提出了一种基于灰 色关联分析的决策方法． 该方法主要通过计算每个备选方案与正理想点和负理想点的关联系数,进 而得到各个方案与正理想点和负理想点的加权灰色关联度,最后在充分考虑决策者风险偏好的基 础上,根据两类关联度的权重,利用灰色综合关联度进行排序． 当决策者风险偏好不同时,可以通过 调整综合关联度的权重来进行决策,因而更加符合实际． 实例分析表明该方法具有可行性和有 效性．     

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。     

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。     

基于主客观偏差的灰色多属性决策方法

本文探讨了决策者有偏好、方案的属性值为区间灰数及属性权重完全未知的灰色多属性决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的方法与算法。对于属性权重完全未知,提出了确定属性权重的基于主观与客观偏差的最小化优化模型。该决策方法既利用了客观信息,又尽可能地满足决策者的主观愿望。文中实例分析说明了所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

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.     

基于前景理论的改进灰色关联多属性群决策方法

针对属性指标权重未知、决策者权重已知,且属性值为区间二元语义变量的多属性群决策问题,提出了一种基于前景理论的改进灰色关联分析方法.首先,根据区间二元语义变量之间的广义距离对灰色关联度公式进行了改进,并定义了基于改进灰色关联度的前景价值函数; 其次,构建了方案综合前景值最大化的非线性规划模型,并通过模型的最优权重确定各方案的排序; 最后,通过数值模拟说明了该方法的有效性和可行性.     

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。     

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。     

基于TOPSIS和隶属度函数的混合多属性决策模型及算例分析

针对确数、灰数和模糊数指标与递增性、递减性和固定性数值相结合的复杂混合多属性决策问题,以TOPSIS法、灰色系统理论、模糊数和隶属度函数的思想为基础构建了混合多属性决策模型.设计业务流程再造绩效评估算例,验证了该模型的有效性与可行性,并对模型进行了敏感性分析.分析结果表明,该混合决策模型能够准确地对候选方案进行定量排序,且模型中评价指标的选取在决策中起着至关重要的作用.     

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.     

地铁车站施工方案模糊决策研究

采用模糊数学理论，将影响施工方案确定的多种因素，包括一些无法用货币指标进行评价的非经济因素，综合起来进行了全面的分析。将这些因素分为定性和定量两类指标，并采用层次分析法区分不同指标的权重差别。从而建立了一种针对地铁车站施工方案的多目标、多层次的模糊决策模式。     

舰船总布置方案的直觉模糊多属性群决策模型

在舰船总布置方案决策问题中,为了得到总体一致的结论,往往需要专家经过反复的协商和妥协来实现,从有利于舰船作战使用的角度,提出了总布置方案评价的指标体系.为了克服决策过程中需要通过来自不同专业领域的专家反复协商来使专家决策信息达到可接受的一致性不仅耗时且可操作性差的问题,引入了基于自适应一致性算法的直觉模糊多属性群决策模型对设计方案进行优选评价.算法在参考群决策信息的基础上,对专家决策信息进行反复修正,使专家之间的决策信息达到可接受的一致性.算法较好地模拟了专家之间真实的谈判和妥协的决策过程,不需要专家对决策矩阵进行反复的修正,提高了决策的效率,为复杂工业设计方案决策提供了参考.     

基于多属性决策的装备保障人员综合能力评估

为了在装备保障指挥过程中对人员进行合理分配,设计了一种基于历史任务数据的多属性决策的保障人员综合能力评估方法.在前期历史数据收集的基础上,采用动态权重计算方法计算每次任务分配时的动态权重系数,对属性统计数据进行分析,按照其所占属性比进行权重计算,并结合MABAC算法给出综合能力排序结果.针对装备保障任务平时数据进行了挖掘,并使用本模型进行了实例验证和分析,结果表明,该方法能够有效计算出装备保障人员综合能力排序,为人员任务分配提供数据基础.     

模糊相关度与聚类有效性

基于数据集的几何结构,引入数据集的模糊划分的类间相关度．依据类间相关度,定义了一个聚类有效性函数．通过人造数据和实际数据对该聚类有效性函数的性能进行了实验．     

基于直觉模糊集Choquet积分算子的黑启动群体决策方法

电力系统黑启动策略优化对大停电事故发生后的电力系统快速恢复具有重要意义.现有的黑启动决策方法多数是以假定黑启动指标或权值相互独立为前提的,且在群体决策方面缺乏研究报道,而群体决策结果一般比个体决策结果更加可靠.在此背景下,通过在黑启动决策问题中引入直觉模糊集概念和直觉模糊Choquet积分算子,发展了相应的黑启动群体决...     

部分指标权重信息下的区间数多指标决策方法

针对指标权重信息部分已知、部分未知且指标值为区间数形式的多指标决策问题,提出一种决策分析方法.在对具有部分指标权重信息的区间数多指标决策问题进行数学描述的基础上,依据传统的理想点方法的基本思路,给出解决指标权重信息不完全的区间数多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建最优化模型,得到每个方案与正理想点、负理想点的差异值,进而通过计算出相对接近度,即可得到所有方案的排序结果.通过一个算例说明该方法的实用性和有效性.