一类区间粗糙数型多属性决策方法研究

研究属性值为区间粗糙数,具有属性优先序信息的多属性决策问题.首先给出粗糙属性值的规范化公式;然后基于区间粗糙数的相离度定义,建立以极大化属性值的离差为目标的最优化模型来确定各属性权重;进而基于粗糙算术运算以及期望值算子,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序;最后通过数值例子表明了所提出方法的有效性.     

基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法

定义了正态分布的区间粗糙数,补充联系数的运算法则。利用集对分析的不确定性理论,建立了区间粗糙数的均值-方差联系数模型,针对属性值为区间粗糙数且权重已知的区间粗糙数多属性决策问题,提出了一种基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法,并给出了决策的步骤。最后,通过实例分析,表明该方法的有效性和实用性,且计算简单易行。     

区间数多属性决策中一种带有可能度的排序方法

为解决具有不确定性区间数的多属性决策中的方案排序问题,在考虑落在区间内的评价值（即被认为随机变量）服从正态分布的情况下,针对方案综合评价值所在的区间存在相互交叉部分的情形,提出了关于区间数之间相互比较的可能度的概念,并结合给出了有可能度的方案排序方法。通过此方法可计算出一个方案优于另一个方案的可能度。     

基于区间粗糙数的多属性决策方法及应用

针对传统多属性决策模型中大量指标的复杂性和模糊性导致实际决策结果不准确的问题,提出了一种基于区间粗糙数的改进DEMATEL-VIKOR多属性优化决策模型。首先,在区间粗糙数的基础上对传统的DEMATEL方法和VIKOR方法分别进行改进;其次将一种新的归一化加权几何Bonferroni平均算子运用在改进的DEMATEL-VIKOR混合模型中,根据量化结果对各准则进行影响因素分析进而计算折中的可行解;最后,分别从敏感性分析、理论分析及方法比较三种角度对备选方案进行排序,从而得到最优备选方案,应用城市滨水区景观后期综合评价的算例结果表明,该改进算法在不确定和不完备信息环境下的决策结果更具可行性和有效性。     

基于熵权的区间数多属性决策方法

研究了属性权重未知且属性值为区间数的多属性决策问题。首先针对一般区间数排序方法完全依赖区间数中点值的缺陷,提出了一种改进的排序方法;接着给出了改进的区间数判断矩阵规范化方法;然后依据多属性决策中传统熵权确定方法的思路,结合区间数决策矩阵的特点提出了一种确定属性熵权的方法;最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

一种区间数多属性决策的VIKOR扩展方法

针对备选方案中属性值及各属性权重为区间数的多属性决策问题,运用区间数对VIKOR方法进行改进,提出一种基于区间数的多属性决策方法。该方法以最接近理想解为基本思想,在决策过程中采用线性规范策略,利用心态指标对区间数进行排序,在可接受优势和决策过程稳定的条件下对备选方案择优。采用该方法,能够更全面地分解决策者的不同心态指标,计算决策者处于各种不同心态下的备选方案折衷解,通过排序分析可进一步得出多属性决策的最优解,所得结果合理有效,更符合多属性决策问题的实际情况。通过一个代表性实例分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

三参数区间数多属性决策的后悔理论方法

本文将后悔理论方法用于解决三参数区间数多属性决策问题.首先,提出一种将三参数区间数转换为两参数区间数的方法,避免了传统三参数区间数在大小比较方面不确定信息的遗失.其次,依据两参数区间数决策信息计算不同状态下备选方案及正理想方案各属性的效用值,从而可得各备选方案的后悔–欣喜值及综合感知效用值.然后,针对权重范围已知的情况,通过构建备选方案综合感知效用最大化优化模型求得属性权重;针对权重信息完全未知的情况,提出一种基于注水原理的属性权重求解方法.最后,利用属性权重加权求和方法得到备选方案综合效用值,从而通过比较综合效用值得到方案的排序结果.     

基于交叉熵的正态分布区间数多属性决策方法

针对以正态分布区间数为信息环境的多属性决策问题,提出了一种基于交叉熵和得分函数的决策方法。给出利用[3σ]原则将一般区间数转化为正态分布区间数的方法,提出正态分布区间数的交叉熵,熵等概念及相关性质。基于各对象与正理想对象的总区别信息最小化准则,通过建立非线性规划模型求解出了属性权重的公式,研究了正态分布区间数的集结方法和比较方法,给出了一种新的多属性决策途径。分别将所提方法应用于多属性决策和模式识别中,验证了该方法的可行性和简易性。     

基于可能度矩阵的区间型多属性决策方法

研究了几组可能度公式之间的关系,提出一种基于可能度矩阵的区间型多属性决策(MADM)方法。对决策矩阵中各指标下的属性区间值两两比较并建立各指标的可能度矩阵,通过各个可能度矩阵的排序向量把属性值为区间数的决策矩阵转化为以精确数为测度的矩阵,把求解区间型多属性决策中指标权重的不确定性问题转化为确定性问题处理,随后利用区间数排序的可能度法获得最优方案。实验结果表明了所提方法的可行性和有效性。最后对多属性决策问题中由不确定性转化为确定性的求解策略及其可能产生的问题作了必要讨论。     

基于满意度的区间数多属性决策

针对属性权重为实数而属性值为区间数的多属性决策问题,提出了一种基于满意度的多属性决策方法。本文借鉴连续有序加权平均算子中的满意度、区间数的可能度和集对分析联系数的相关知识,将区间数满意度和同异反三元联系数满意度引入了决策信息不确定性消除问题,接着利用OWA算子对满意度信息进行集结并对方案进行排序。最后进行对比实验,实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

An objective approach to MADM with interval numbers

In ambiguous decision domain, interval numbers are always employed to model multiple attribute decision making （MADM） problems, in which attribute values of alternatives are expressed in the form of intervals. In this study, a new approach is proposed for the interval MADM problems： The interval decision matrix is transformed into definite one by comparing the interval attribute values with the base intervals of attributes; The attribute weights are determined based on the definite decision matrix; the alternatives are assessed based on TOPSIS. An example of assessing the faculty candidates （alternatives） is used to illustrate the proposed approach.     

基于区间二型模糊粗糙集的连续属性约简算法

一型模糊粗糙集可以直接处理连续属性集,但不能处理高度不确定性数据,而区间二型模糊集可以增强系统处理不确定性的能力。为了提高处理噪声数据的精确度,在一型模糊粗糙集的基础上,定义区间二型模糊粗糙集。基于区间二型模糊粗糙集模型研究了连续域决策信息系统的属性约简,通过紧计算域给出了新的约简算法。由于拒绝变量集合的存在,提出的约简算法可在有限时间内收敛,并且得到了更加合理的结果。数值仿真验证了约简算法的可行性与有效性。     

一种基于灰色关联度的多属性群决策方法

基于灰色关联度的思想提出了一种群决策方法。该方法根据各专家给出的决策矩阵,利用灰色关联度的思想确定专家权重,得出群决策矩阵,基于偏差最大化的思想计算属性权重,计算各方案的综合关联度,据此确定方案的排序。算例表明了利用此方法得出的方案综合关联度之间相对差距较大,提高了决策的科学性和有效性。指出了徐选华等人提出的算例中的错误,予以纠正。     

基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法研究

在多属性群决策中, 针对每一个属性下决策者都有一个关于决策方案的乘法偏好关系的决策问题, 提出一种基于乘法偏好关系的群一致性偏差熵多属性群决策方法. 此方法考虑到不同属性下的决策者具有不同的权重, 并通过迭代运算可以达到群一致性水平, 从而得出最终的不同属性下决策者的权重; 同时, 可以利用偏差熵模型来求解属性权重, 利用这两个权重最终获得一个综合各方意见的群一致性乘法偏好关系. 最后通过算例分析验证了所提出方法的有效性.     

基于CBR和MADM的多Agent推荐系统

为解决目前基于CBR的推荐系统只考虑属性值全部为精确或全部为非精确数据的情况,提出一种基于MADM的多Agent推荐系统框架。在考虑了属性分类的基础上设计了基于距离的混合数据类型的相似性度量算法及TOPSIS多属性决策方法,设计了该系统各组成部分功能、结构和流程。模拟算例演示了案例推理及多属性决策在本系统的应用过程,结果表明该系统有较好的实用性。