权重不完全确定的直觉模糊多属性决策的灰色关联分析方法

针对属性权重信息不完全确定且属性值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题提出了一种灰色关联分析的方法. 首先介绍了直觉模糊理论的有关概念, 然后依据TOPSIS、灰色关联分析法给出了解决问题的步骤, 并通过一个单目标优化模型求得属性信息的确定值, 从而得到排序结果. 最后给出了一个应用实例, 其结果表明了该方法的实用性和有效性.     

灰色关联投影下的模糊多属性群决策方法

针对属性评价信息为区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,给出一种基于灰色关联投影的群决策方法。在规范化处理各决策矩阵的基础上,定义负极端决策矩阵及平均决策矩阵,根据各决策矩阵与这两类矩阵的距离大小确定决策者权重,由区间直觉梯形模糊数加权算术平均算子及决策者权重得到群体决策矩阵。由各方案与正、负理想方案的相对贴近度最小化确定各属性权重,以正理想方案为参考,计算各方案与参考序列关于每个属性的灰色关联系数,并计算各方案到正理想方案的灰色关联投影值,根据各方案投影值大小实现对方案的排序择优。将所给群决策方法应用到生鲜冷库空调系统选择决策问题中,算例分析的过程体现了该群决策方法有效性与可行性。     

基于交叉熵的ITFN的多属性决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于交叉熵的决策方法。给出期望值的方法将直觉梯形模糊数转化为直觉模糊数,进而提出直觉模糊数的交叉熵等概念及相关性质。基于各方案与正理想方案的总区别信息最小化原则,建立非线性模型,求出属性权重。用实例说明该方法的有效性。     

基于前景ITFNCI 算子的群体MULTIMOORA决策方法

利用进一步完善的直觉梯形模糊数运算法则,提出基于模糊测度和Choquet积分的直觉梯形模糊数的信息集成算子,并证明了该集成算子的相关性质.根据前景理论定义直觉梯形模糊前景效应和前景价值函数,构造前景ITFNCI算子.针对多方参与且决策者信息关联的多属性群决策问题,利用前景ITFNCI算子集结群体直觉梯形前景价值函数,进而采用MULTIMOORA理论进行方案比选,基于优势理论获得方案的综合排序以确定最优方案.案例分析表明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数, 通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值, 并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值, 根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。     

三角直觉模糊决策的权重函数方法

研究了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于权重函数的决策方法。给出了三角直觉模糊数的定义、运算法则和截集;定义了三角直觉模糊数关于隶属函数和非隶属函数的精确值和模糊度,以及精确值的指标和模糊度的指标,给出了三角直觉模糊数的排序方法,并将其应用到属性值为三角直觉模糊数的多属性决策问题中;给出了属性值为三角直觉模糊数的多属性决策的步骤;通过数值算例分析和验证了该方法的有效性。     

基于区间直觉模糊的动态多属性灰色关联决策方法

针对属性值为区间直觉模糊数且属性权重未知的一类决策问题,利用灰色关联分析方法的思想,构建了一种动态区间直觉模糊数多属性决策方法。首先利用区间直觉模糊数的运算法则和性质设计各时间段的正负理想方案,并以与正理想方案灰色关联度偏差最小化为目标构建了多目标规划模型,确定属性权重;然后通过计算各时间段各方案对正、负理想方案的区间直觉模糊数的灰色关联度,构建方案优属度模型,并求解方案优属度的表达式,确定方案的优势度;最后通过一个案例验证了所提出的构建方法的有效性和可行性。     

基于区间直觉梯形模糊数的多属性决策方法

对区间直觉梯形模糊数进行研究．探讨了区间直觉梯形模糊数的运算法则及其性质;给出了区间直觉梯形模糊数的加权算术平均和加权几何平均算子,定义了区间直觉梯形模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;建立了基于区间直觉梯形模糊数的多属性决策模型,并提出了相应的决策方法．实例分析验证了所提出方法的有效性．     

基于集成算子的改进IITFN多属性群决策方法

对区间直觉梯形模糊数决策方法进行研究。定义了区间直觉梯形模糊数期望值、得分函数和精确函数,进而给出了区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法。另一方面,给出了有序加权平均算子和混合集成算子。建立了基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法,给出了相应的群决策方法。实例分析验证了所提出方法的有效性。     

基于直觉梯形模糊数的灰关联投影寻踪动态聚类多属性决策方法

针对属性权重完全未知,属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出一种灰关联投影寻踪动态聚类法。该方法综合考虑灰色关联和优隶属度,改进灰关联投影法(GRPM),并将改进的灰关联投影法与投影寻踪动态聚类(PPDC)方法结合,构建投影目标函数。引入萤火虫算法(FA)优化投影目标函数,寻求灰关联投影值的最佳投影方向,从而求得灰关联投影值。根据灰关联投影值的大小对备选方案进行分类、排序和择优。实例分析结果验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于分式规划的区间直觉梯形模糊数多属性决策方法

针对属性值为区间梯形直觉模糊且属性权重为区间数的多属性决策问题,提出一种基于分式规划的决策方法.定义了区间梯形直觉模糊数的Hamming距离和Euclidean距离,采用优劣解距离法构建了相对贴近度的非线性分式规划模型,并通过Charnes and Cooper变换转化为线性规划模型求解,得到各方案相对贴近度的区间数,进而提出了决策方法.数值算例分析验证了所提出方法的有效性.     

An approach for multiple attribute group decision making problems with interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers

This article proposes an approach to resolve multiple attribute group decision making (MAGDM) problems with interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers (IVITFNs). We first introduce the cut set of IVITFNs and investigate the attitudinal score and accuracy expected functions for IVITFNs. Their novelty is that they allow the comparison of IVITFNs by taking into accounting of the experts’ risk attitude. Based on these expected functions, a ranking method for IVITFNs is proposed and a ranking sensitivity analysis method with respect to the risk attitude is developed. To aggregate the information with IVITFNs, we study the desirable properties of the interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy weighted geometric (IVITFWG) operator, the interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy ordered weighted geometric (IVITFOWG) operator, and the interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy hybrid geometric (IVITFHG) operator. It is worth noting that the aggregated value by using these operators is also an interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy value. Then, based on these expected functions and aggregating operators, an approach is proposed to solve MAGDM problems in which the attribute values take the form of interval-valued intuitionistic fuzzy numbers and the expert weights take the form of real numbers. Finally, an illustrative example is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

基于粗糙集技术的压缩近邻规则

针对各决策时段的时间权重及属性权重已知情况下属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性决策问题,提出了一种基于多准则妥协解排序(VIKOR)拓展的决策分析方法。首先利用给出的动态直觉模糊加权平均(DIF-WA)算子集成各时段的评价值,以获取各方案的综合评价值。然后依据传统VIKOR法的基本思想,结合直觉模糊数的距离公式,对整个方案集进行排序并择优。最后给出一个实例分析,所得结果表明了该方法的可行性和有效性。     

GRA method for multiple attribute decision making with incomplete weight information in intuitionistic fuzzy setting

The aim of this paper is to investigate the multiple attribute decision-making problems with intuitionistic fuzzy information, in which the information about attribute weights is incompletely known, and the attribute values take the form of intuitionistic fuzzy numbers. In order to get the weight vector of the attribute, we establish an optimization model based on the basic ideal of traditional grey relational analysis (GRA) method, by which the attribute weights can be determined. Then, based on the traditional GRA method, calculation steps for solving intuitionistic fuzzy multiple attribute decision-making problems with incompletely known weight information are given. The degree of grey relation between every alternative and positive-ideal solution and negative-ideal solution are calculated. Then, a relative relational degree is defined to determine the ranking order of all alternatives by calculating the degree of grey relation to both the positive-ideal solution (PIS) and negative-ideal solution (NIS) simultaneously. Finally, an illustrative example is given to verify the developed approach and to demonstrate its practicality and effectiveness.     

对方案有偏好的直觉模糊多属性决策方法

对属性权重信息不完全、属性值和决策者对方案的偏好信息均以直觉模糊数表示的多属性决策问题提出一种决策方法。首先根据决策者对方案的偏好信息建立多目标规划模型,求出属性权重,接着利用觉模糊加权算术平均算子求出方案的综合属性值,由直觉模糊数的得分函数和精确函数确定方案的排序,最后通过实例证明了该方法的实用性和有效性。