基于前景理论的区间直觉模糊双向投影决策方法

针对准则权重不完全确定, 方案准则值为区间直觉模糊数的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论的双向投影决策方法. 首先, 给出一个考虑犹豫度的区间记分函数; 其次, 以零点为参考点计算各准则下的综合前景值; 然后, 利用定义的方案和理想点以及临界点形成的向量表达方式, 建立双向投影测度方法, 构建并求解基于方案区间投影总偏差最小的非线性规划模型, 并结合最大熵原理获得准则权重; 接着, 利用所提出的基于两个方向区间贴近度公式对各方案进行排序; 最后, 通过算例验证了该方法的有效性和可行性.

     

基于TOPSIS 的区间直觉模糊数排序法

基于传统的逼近理想解排序法(TOPSIS) 思想, 运用区间直觉模糊数的欧氏距离, 给出区间直觉模糊数相对于最大区间直觉模糊数的贴近度公式, 并给出区间直觉模糊数贴近度所具有的优良性质, 这些性质表明贴近度作为排序指标是合理的. 通过与文献中有关区间直觉模糊数排序法的对比分析, 表明基于贴近度的排序方法具有更高的区分能力. 运用新的排序指标提出一种区间直觉模糊多属性决策方法, 并通过实例表明了所提出方法的有效性．

     

基于区间直觉模糊数的双向投影决策模型

研究了权重不完全确定,评价信息为区间直觉模糊数的多属性决策问题。提出了方案与理想方案、临界方案形成的向量表达方式,建立了针对区间直觉模糊信息的向量投影测度方法;构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的非线性规划属性权重确定模型;提出了基于理想方案与临界方案的贴近度测算公式,以此对方案进行排序。通过算例对比分析说明了该方法的有效性和可行性。     

基于改进熵和新得分函数的区间直觉模糊多属性决策

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子集成信息, 得到各备选方案的综合属性值, 进而指出现有得分函数存在排序失效或排序不符合实际的不足, 同时给出一个新的得分函数, 并以此对方案进行排序; 最后, 通过实例表明了所提出方法的有效性.

     

求解支付值为区间直觉模糊数的矩阵对策的线性规划方法

提出了支付值为区间直觉模糊集的矩阵对策定义及其解的概念, 将求解局中人的极大-极小与极小-极大策略问题转化为求解一对辅助的非线性多目标规划, 进而转化为一对易于求解的原始-对偶线性规划. 数值实例表明了所提方法的有效性和实用性. 所提出的区间直觉模糊集矩阵对策理论与方法既是对经典矩阵对策理论的发展, 又可为解决其他带有区间直觉模糊信息的对策问题提供新的途径.

     

一种改进的直觉模糊熵公理化定义和构造公式

针对现有的直觉模糊熵的公理化定义和构造公式未能全面体现直觉模糊集模糊性的缺陷进行分析, 提出一种改进的直觉模糊熵的公理化定义, 据此构造一个新的直觉模糊熵的计算公式, 并将该公式与现有直觉模糊熵公式进行比较. 算例分析表明, 所提出的熵公式能够更充分地反映直觉模糊集的不确定性和未知性程度.

     

基于直觉模糊线性方程组的IFTS 预测方法

针对模糊时间序列预测理论对不确定性数据集的实时模糊变化趋势研究存在的不足, 规范了直觉模糊时间序列的定义, 提出了基于直觉模糊线性方程组的直觉模糊时间序列预测方法. 所提出的算法将模型的求解转化为一系列带有约束的线性规划问题, 准确地反映了序列数据随时间发展变化的模糊关联规律, 简化了预测模型的复杂度, 提高了时间序列预测的精度, 扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围. 最后, 通过仿真实验验证了所提出方法的有效性和优越性.

     

一种基于残缺信息的多准则区间直觉模糊决策方法

提出一种权重系数存在残缺信息的多准则区间直觉模糊集的排序算法。该方法通过逻辑集成得到各方案的区间直觉模糊集,计算各种方案的区间直觉模糊数的Hamming距离,并建立非线性规划模型,利用粒子群算法求解所得的优化模型,得出最优准则的权重系数。然后通过比较区间直觉模糊集与优级方案 及次级方案的距离来进行最优排序。最后利用实例对方法的有效性和可行性进行了说明。     

多传感器数据融合的多准则决策模型

在多准则下考察传感器的融合权重, 提出一种新的多传感器数据融合方法. 通过多个性能指标折中估计传感器权重, 以降低决策的主观性和偶然性; 提出从不同融合级别来定义多个准则, 定性地提高了多准则的信息量; 在没有决策者对各准则偏好信息的情况下, 以最小化准则冗余度和最大化评价差异度为原则建立多目标优化模型对准则权重向量优化求解. 仿真实验结果表明, 相比于单准则和单层次的融合方法, 所提出方法具有更低的决策风险和更高的稳定性.

     

一种新的区间直觉模糊集决策方法: 区间证据组合的角度

基于证据理论,提出一种新的区间直觉模糊集决策模型.首先采用区间直觉模糊集表示属性值,将区间直觉模糊数转换为区间BPA;然后利用基于区间数的组合规则进行融合;最后将融合后的区间BPA转换为经典BPA用于决策,可直接方便地实现多属性数据的融合.该模型的优点在于:简单直观,能更有效地反映原始信息的不确定度;通用性好,可以推广到其他区间直觉模糊集的应用领域.算例结果表明了所提出模型的有效性.     

一种新的区间直觉模糊熵及其应用

提出了区间值直觉模糊集的区间直觉模糊交叉熵,这种交叉熵充分考虑了区间值直觉模糊集的隶属度,非隶属度以及犹豫度。给出一种区间值直觉模糊集的区间直觉模糊熵的公理化体系,并且基于直觉模糊交叉熵公式给出一种区间直觉模糊熵的具体测度公式。利用区间值直觉模糊集的加权相关系数,将提出的熵公式应用于解决属性权重完全未知的区间直觉模糊多属性决策问题。     

Multiple attribute group decision-making methods with unknown weights in intuitionistic fuzzy setting and interval-valued intuitionistic fuzzy setting

To better solve the corresponding multiple attribute group decision-making problem with unknown weights, multiple attribute group decision-making methods with completely unknown weights of decision-makers and incompletely known weights of attributes are proposed in intuitionistic fuzzy setting and interval-valued intuitionistic fuzzy setting. In the group decision-making method, two weight models are proposed based on the score function to determine the weights of both experts and attributes from the intuitionistic fuzzy decision matrices and the interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices. Then, overall evaluation formulas of weighted scores for each alternative are introduced in the intuitionistic fuzzy setting and the interval-valued intuitionistic fuzzy setting to obtain the ranking order of alternatives and the most desirable one(s). Finally, two numerical examples demonstrate the applicability and benefit of the proposed methods.     

Incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relations

The aim of this paper is to investigate decision making problems with interval-valued intuitionistic fuzzy preference information, in which the preferences provided by the decision maker over alternatives are incomplete or uncertain. We define some new preference relations, including additive consistent incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation, multiplicative consistent incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation and acceptable incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation. Based on the arithmetic average and the geometric mean, respectively, we give two procedures for extending the acceptable incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relations to the complete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relations. Then, by using the interval-valued intuitionistic fuzzy averaging operator or the interval-valued intuitionistic fuzzy geometric operator, an approach is given to decision making based on the incomplete interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation, and the developed approach is applied to a practical problem. It is worth pointing out that if the interval-valued intuitionistic fuzzy preference relation is reduced to the real-valued intuitionistic fuzzy preference relation, then all the above results are also reduced to the counterparts, which can be applied to solve the decision making problems with incomplete intuitionistic fuzzy preference information.     

区间直觉模糊信息系统中的信息粒度

区间直觉模糊信息系统比一般信息系统更能全面、细致、直观地描述和刻画决策信息,对其进行不确定性研究具有重要的意义。利用信息粒度对区间直觉模糊信息系统的不确定性进行了刻画,给出了区间直觉模糊粒度结构的交、并、差、补等四种运算。提出了区间直觉模糊粒度结构上的三种偏序关系,并建立了它们之间的联系。定义了区间直觉模糊信息粒度和区间直觉模糊信息粒度的公理化,并研究它们的性质。