基于可能度的区间直觉模糊数排序方法及其在决策中的应用

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。       

语言直觉模糊数的可能度排序方法及其应用

提出新的排序方法对语言直觉模糊数进行排序并将其应用到多属性语言决策问题中。首先基于可能度和Atanassov偏序提出语言直觉模糊数的可能度定义并讨论一些相关性质, 然后通过构造可能度矩阵计算排序向量并结合精确函数提出基于可能度的排序方法, 并在已知属性权重和专家权重的情况下使用语言直觉模糊数加权聚合算子将决策信息聚合得到方案整体综合值。根据提出的可能度排序方法设计出一个语言直觉模糊信息下的多属性群决策方法, 通过一个具体案例说明该方法是合理有效的。     

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。     

区间直觉模糊数的精确函数及其在决策中的应用

针对区间直觉模糊数的排序问题,定义一种新的区间直觉模糊数精确函数。在考虑犹豫度信息的情况下,讨论了该精确函数的性质。通过实例与已有的精确函数比较,结果显示,该精确函数的排序能力有一定程度的提高。最后将其应用到区间直觉模糊多属性决策中,并用实例分析验证该方法的有效性。     

直觉三角模糊数距离及其在多属性决策上的应用

研究了直觉三角模糊数的距离问题。针对现有距离公式存在的不足,提出了一种新的衡量直觉三角模糊数距离的公式。同时,定义了直觉三角模糊数的相似度以及直觉三角模糊数向量之间的距离和相似度的计算公式,完善了直觉三角模糊数理论。最后,将直觉三角模糊数距离测度应用到多属性决策中,并用算例说明其可行性和实用性。     

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.     

一种新精确度函数及其应用

在决策分析问题的讨论中,构建了一种新的用于区间直觉模糊数排序的精确度函数,其依据是区间直觉模糊数的隶属度、非隶属度区间长度及其犹豫度大小,进而构造了一个新的区间直觉模糊数排序法则。数值算例验证了提出模型的有效性。     

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。     

区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量

利用模糊熵工具将近似集的不确定性度量方法应用在区间直觉模糊信息系统中,给出了区间直觉模糊近似算子的不确定性度量公式.通过在区间直觉模糊近似空间中定义一对新的区间直觉模糊上、下近似算子,将模糊粗糙隶属函数的定义推广到了区间直觉模糊集的粗糙隶属函数;然后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的熵;进而解决了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量问题,并讨论了度量的一些相关性质,以此说明定义的合理性.     

直觉模糊多属性群决策的VIKOR方法

针对属性权重信息完全未知且属性值以直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了一种基于多准则妥协解排序的决策方法.利用直觉模糊加权平均算子集成所有的个体决策信息,以获取群决策信息.利用直觉模糊数熵权公式求得属性的熵权.依据传统VIKOR法的基本思想,结合直觉模糊数的距离公式,对备选方案进行排序择优.文中通过实例分析,表明该方法的实用性与可行性.     

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。     

基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择

针对多个功能相同或相似的服务,提出了基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择.将QoS属性分为精确数值型、区间数值型和语言型,并利用层次分析法给出了用户QoS偏好的计算方法.引入直觉模糊集理论将混合型QoS属性统一为直觉模糊数,采用直觉模糊加权算术平均算子对QoS决策矩阵各指标集结,利用直觉模糊得分函数对各决策方案进行排序,实现了基于QoS的Web服务选择.实例验证结果表明,该方法具有一定的有效性.     

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于直觉模糊集相似度量的多属性决策方法

针对一个特定的由直觉模糊集刻划的决策问题进行研究。基于直觉模糊值的几何意义,提出一种新的直觉模糊值上的相似度量,并基于该度量提出一种直觉模糊集上的多属性决策方法。最后,以实例说明该决策方法的有效性。     

模糊数排序的一种新方法

基于模糊数的模糊度及几何特征,提出一种模糊数的新排序指标.决策者可以依据其决策偏好,通过比较排序指标值的大小,实现对模糊数的比较和排序.算例分析及方法比较表明,所提出的排序方法几何意义明显,具有较好的合理性与直观性.     

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.     

基于动态直觉模糊多属性的链路质量参数优选

为选择有代表性的、较全面反映链路质量的参数,提出了基于动态直觉模糊多属性决策的链路质量参数优选方法.从链路质量评估的稳定性和敏捷性出发,以4种不同链路质量等级下的决策矩阵作为优选依据,采用优劣解距离法得到备选参数集的排序,并进行筛选,根据贴近度对筛选后的备选参数集进行加权平均融合,得到优选的基于动态直觉模糊多属性的链路质量参数.实验结果表明,与平滑后的包接收率、模糊链路质量评估器(F-LQE)相比,采用优选的链路质量参数具有较强的稳定性和敏捷性.