基于灰色关联分析和MYCIN 不确定因子的直觉模糊决策方法

针对方案的指标值为直觉模糊数的决策问题,提出一种基于灰色关联分析和MYCIN不确定因子的决策方法.根据直觉模糊数的记分函数得到各指标下不同方案的MYCIN不确定因子,运用灰色关联方法确定各指标的信任度;推导出多证据下不确定因子的融合方法,证明其满足交换律和结合律,并通过该融合方法确定最优方案.数值算例表明,所提出的方法能有效解决D-S证据推理与决策问题相结合中存在的计算复杂、合成不稳定等问题.     

基于灰色关联分析和D-S证据理论的区间直觉模糊决策方法

针对方案的指标值为区间直觉模糊数的决策问题,提出了一种基于灰色关联分析和D-S证据理论的决策方法. 定义了区间记分函数和区间数点算子, 并通过其将区间直觉模糊数转化为记分函数;利用记分函数以及灰色关联方法确定各指标的不确信度, 进而构建出不同指标下各方案的Mass函数, 通过D-S合成法则进行信息融合,确定最优方案.最后,通过算例表明, 本文提出的方法可得到满意结果并显著降低决策的不确定性.     

基于累积前景理论的多指标灰关联决策方法

考虑决策者风险态度对多指标决策的影响,提出一种基于累积前景理论的多指标灰关联决策方法.该方法利用奖优罚劣的[-1,1]线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理,由此得到正负理想方案.根据累积前景理论和灰色关联分析定义了前景价值函数,以此构建方案综合前景值最大化的优化模型.求解该模型得出最优权向量,并最终确定出方案的排序.最后通过一个投资决策实例说明了该模型的有效性和可行性.     

基于多指标灰区间数关联决策模型的产品方案设计

针对复杂产品方案设计中属性信息的不完全性和不确定性,研究了方案设计中多指标灰区间数关联决策计算方法.提出一种基于灰色系统理论的多指标灰区间数关联决策模型.该模型通过引入灰区间敷序列的范数实现多指标决策矩阵的规范化处理,构建了综合考虑灰色信息的正负理想区间方案,利用方案的优属度从整体性的角度获得最优决策方案.最后,通过大型水轮机的方案设计,验证了该模型的有效性和实用性.     

基于面积的灰色关联决策模型

以灰色关联决策理论为基础,分析经典灰色关联决策方法的优缺点.从两曲线相邻点间多边形面积的角度度量曲线在距离上的接近性和几何形状的相似性,提出以被选方案与理想方案间两相邻点的多边形面积作为关联系数,构建了灰色关联度公式.为了解决信息利用不充分和变化趋势不一致性问题,拟考虑被选方案与理想方案和负理想方案的关联度,构建了灰色关联相对贴近度模型.通过算例验证了所提出的灰色关联决策模型的合理性和算法的有效性.     

基于前景理论的犹豫二元语义灰关联群决策法

针对偏好信息为犹豫二元语义形式、专家权重和属性权重均完全未知的多属性群决策问题,基于前景理论和灰色关联分析法的思想,提出一种多属性群决策方法.首先,利用矩阵拉直运算和灰色关联分析法确定专家权重,利用偏差最大化法确定属性权重.其次,给出了两个犹豫二元语义元的比较方法,结合该比较方法确定各决策矩阵的正、负理想方案,并以此作为决策参考点.然后,根据前景理论和灰色关联系数确定犹豫二元语义环境下的前景价值函数,进而确定各方案的收益损失比值,并据此对候选方案进行排序.最后,将所提方法应用于一个投资决策算例,其结果表明了该方法的合理性和有效性.     

基于核与灰度的灰色综合关联贴近度决策模型

针对指标值为区间灰数且权重属性部分已知、部分未知的决策问题, 提出一种基于核与灰度的灰色关联综合贴近度的决策方法.首先, 通过定义区间灰数的离散度和接近度, 构造一个确定指标权重的多目标优化模型; 然后, 利用区间灰数的简化形式, 求出方案与正、负理想方案核的关联度和灰度的关联度, 进而计算出方案的综合关联度; 最后, 构建灰色综合关联贴近度模型并依综合关联贴近度大小对方案排序.算例分析验证了所提出方法的合理性和可行性.     

基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法

针对多属性灰色关联聚类的阈值确定问题,利用决策粗糙集方法,通过引入两个阈值参数定义决策对象间的可能关系和集合;将其代替基于灰色关联聚类的非此即彼关系,构建基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法,并采用贝叶斯推理探讨多属性灰色关联聚类的阈值计算机理;最后以案例验证所提方法的有效性和合理性.结果表明,所提出的方法是经典灰色关联聚类的拓展和泛化,能够客观、科学地确定多属性灰色关联聚类阈值.     

基于灰色关联分析的Vague多目标决策

在Vague多目标决策的研究中,引入灰色关联分析法,通过计算和比较各候选方案与理想方案的关联度来确定最优方案,该方法具有全面性和简便性的特点。所举的例子验证了该方法的有效性和简便性。     

基于“功能驱动”和“差异驱动”原理的灰关联贴近度决策方法

针对决策过程中指标权重确定问题, 在分析基于“功能驱动”原理和“差异驱动”原理的主客观赋权方法优缺点的基础上, 利用灰色关联度和逼近理想解方法(TOPSIS) 的思想, 考虑各指标间可能产生相互影响, 以数据包络分析(DEA) 和层次分析法(AHP) 为辅助模型, 构造一种基于面积的度量方法, 并以两个方案相邻指标之间构成的多边形面积为关联系数的灰色关联贴近度决策模型, 分别计算各方案的灰色关联贴近度, 使得权重的确定能够同时反映主客观要求与变换趋势的一致性. 最后通过实例分析表明了所提出方法的科学性和实用性.

     

基于二元语义前景关联分析的风险型多准则决策方法

针对准则值为二元语义、准则权系数完全未知的风险型多准则决策问题, 提出一种基于二元语义前景关联分析的决策方法. 该方法通过确定二元语义正、负理想方案, 计算二元语义关联系数; 分别以正、负理想方案为参考点, 计算各准则下各方案的二元语义前景值, 构建前景决策矩阵; 进而依据各准则的灰色均值关联度确定准则权系数, 通过二元语义相对前景关联度对方案进行排序. 最后的实例分析表明了所提出方法的有效性.

     

基于前景理论的随机直觉模糊决策方法

针对指标权重未知、方案的指标值为直觉模糊数的随机直觉模糊决策问题,提出一种基于前景理论和新的记分函数的随机决策方法.首先定义了新的记分函数;然后运用灰色系统理论确定指标的权重,并通过前景理论对方案进行对比和排序;最后,通过算例分析说明了所提出方法的合理性和可行性.     

灰色随机多准则决策的优劣势排序法

针对准则值具有灰色性和随机性两种信息不确定的多准则决策问题,提出一种灰色随机多准则决策方法.通过对灰数与白数比较的定义,将随机支配规则推广到对灰色随机变量型准则值的处理中,得出方案之间的随机支配关系;利用一般性准则对该随机支配关系进行转换,构建出优势矩阵和劣势矩阵,得出每一方案的优势流和劣势流,进而确定出方案的排序.最后通过算例说明了所提出方法的可行性和有效性.     

基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策模型

针对属性值为区间灰数的多属性决策问题, 提出一种基于改进的TODIM方法的区间灰数多属性决策方法. 考虑决策者参照依赖的心理行为特征, 结合随机占优的思想给出两两方案相比较时的收益和损失; 分析经典TODIM方法中优势度和全局价值的不足, 给出新的优势度的表示方法和方案; 相对于其他方案收益和损失的总优势度的表示方法, 提出一种改进的TODIM方法. 最后通过实例说明了所提出方法的有效性和可行性.

     

三参数区间灰数信息下风险型多准则决策方法

针对概率和准则值均为三参数区间灰数的多准则决 策问题,本文提出了一种基于前景理论的决策方法. 该方法首先定义了三参数区间灰数的距离和精确记分函数,并通 过讨论其性质给出了比较大小的方法; 其次,通过给出三参数区间灰数前景价值和概率权重函 数的定义,以多参考点为思路,构建前景决策矩阵, 并通过提出参考点集结算子,集结出综合前景决策矩阵. 进而,由优化模型求得的最优准则权系数加权得出方案的综合前景值及排序; 最后,通过算例对比说明了该方法的合理性和可靠性.     

基于Hurwicz的概率不确定的灰色随机多准则决策方法

首先定义了扩展灰数的可能度和距离公式;然后针对方案准则值为扩展灰数的不确定多准则决策问题,提出一种基于Hurwicz的概率不确定的灰色随机多准则决策方法。该方法通过使用扩展灰数的可能度和Hurwicz准则求得各方案在各准则下的评价值,经规范化后得到标准效用值决策矩阵;利用扩展灰数的距离和TODIM思想计算决策者对每个方案的损益感知价值及方案优势度,进而计算各方案总体感知价值大小以对方案进行排序。最后,通过算例验证了所提出方法的可行性和有效性。     

基于时间度的风险型动态灰色多属决策方法

针对方案属性值为区间灰数的动态多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的动态多属性决策方法。定义了区间灰数新的距离测度;鉴于被评价对象在时序上的差异信息和波动性,建立了基于熵和时间度的确定时间权重的优化模型;以两两方案互为参考点确定了前景价值函数,由此构建了求解最优权向量的优化模型,最后以方案的综合前景值对方案进行排序。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。