基于属性不完全判断的语言群决策方法

研究多个决策者对属性有不完全类别偏好的语言案例决策方法.基于案例学习框架定义属性公共提及因子,提出考虑多重类别偏好的信息增益系数;基于灰靶决策框架建立综合靶心距最小的属性权重优化模型;基于决策者个体和群体的关联度确定决策者权重,进而给出方案排序.案例分析表明了所提出方法的应用步骤和可行性.     

基于“离合”思想的混合型灰色多属性决策方法

针对方案属性值为三参数区间灰数和模糊语言的混合型灰色多属性决策问题, 提出一种基于“离合”思想的混合灰靶决策方法. 首先, 定义三参数区间灰数的距离测度和排序方法; 然后, 鉴于灰信息与模糊信息相互转化的信息损失问题, 定义?? 维模糊球形灰靶和?? 维混合球形灰靶, 讨论正负靶心的情形, 并利用奖优罚劣原则构造综合靶心距, 建立混合正负靶心灰靶决策模型; 最后, 将所提出的方法应用于黄河宁蒙段防凌防汛的方案择优问题, 分析了属性权重和决策者风险偏好的选取对决策的影响, 结果验证了所提出方法的合理性和有效性.

     

基于Choquet积分的多属性灰靶群决策方法

针对属性间具有关联性且属性值为区间灰数的多属性群决策问题,提出一种基于Choquet 积分的多属性灰靶群决策方法.根据模糊测度和Choquet积分的性质,定义关于区间灰数的Choquet积分信息集成算子,并证明其相关性质;通过灰靶决策方法,对方案集的综合靶心距进行排序.仿真实例验证了所提出方法的合理性.     

基于累积前景理论的动态风险灰靶决策方法

研究信息值为区间灰数, 指标权重未知的动态风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和灰靶思想的决策方法. 该方法定义了区间灰数的距离测度和排序方法; 以各指标值的平均值作为参照点计算各时段的前景矩阵; 通过WAA算子将动态前景矩阵集结为静态前景矩阵; 在此基础上求解基于极大熵思想的规划模型得出各指标权重. 构造正负椭球灰靶模型, 根据各方案的正负靶心综合距对方案进行排序. 最后, 通过算例分析结果验证了该方法更加符合决策者的心理行为.

     

基于后悔理论的多目标灰靶决策方法

针对属性值为区间灰数、权重信息不确定的多目标决策问题, 考虑决策者的心理行为, 提出一种基于后悔理论的多目标灰靶决策方法. 首先构造基于正负理想点的欣喜-后悔值函数, 建立正负靶心, 同时考虑方案与正负理想方案的接近性, 利用正负靶心距的空间投影距离构造一种新的靶心距函数, 并构建非线性优化模型来确定目标权重,最终确定出方案的排序. 最后以城市应急实例验证了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于两参照点的动态混合多属性群决策算法

针对方案属性值为三参数区间灰数与三角模糊数相混合的动态多属性群决策问题,提出一种基于前景理论和两参照点的动态解决方案.针对灰数与模糊数混合的状况,提出混合靶心模型;设置时间参照点,通过均值和平均发展速度,考察各方案之间动态发展情况;利用向量之间的夹角,考察专家个体决策与群决策之间的相似度,建立相应的专家权重调整模型;考虑决策问题发展过程中的未来多个阶段,采用熵权法确定时间权重,并通过算例验证所提出方法的可行性和实用性.     

基于正负靶心的多目标灰靶决策模型

考虑实际决策环境的不确定性和复杂性,提出一种具有多目标、多指标、多局势的灰靶决策模型.首先,将各局势在相应目标下的各指标集结为目标综合效果评价值,从而简化复杂的多层决策问题;然后,集成各局势到正负靶心的空间投影距离,提出一种新的综合靶心距,并以综合靶心距最小化准则为目标函数构建非线性优化模型来求解最优的目标权重;最后,以某种产品的零部件绿色供应商的选择为例,验证了基于正负靶心的多目标灰靶决策模型的有效性和实用性.     

基于前景理论的多目标灰靶决策方法

针对权重信息部分已知且属性值为区间数的多目标决策问题,考虑决策者风险态度对多目标决策的影响,提出一种基于前景理论的区间数多目标灰靶决策方法.该方法利用奖优罚劣的区间数线性变换算子对原始决策信息进行规范化处理,设计正负理想靶心,并定义前景价值函数.利用该构建方案建立优化模型以得出最优权向量,并最终确定出方案的排序.最后,通过一个实例验证了该模型适用于具有风险态度特性的区间数多指标决策,并且表明了该模型的有效性和可行性.     

基于灰熵模型的区间型指标和权重的不确定多属性决策方法及其应用

区间型属性值及权重多属性决策问题的难点在于不确定权重信息的精确化和区间数的排序问题.灰熵模型中运用与理想解均衡接近的贴近度对方案排序的思想,不仅可以使多属性决策避开繁重的模糊数据精确化步骤,还可以有效解决方案排序时的点关联倾向问题.考虑到传统灰熵模型只适用于精确实数和指标权重缺失的缺陷,将灰关联熵引入传统灰熵模型,构建区间型权重属性值的灰熵模型,解决不确定数据精确化的难题.针对区间数排序难的难题,基于TOPSIS方法应用衍生变量接近度、均衡度再次逼近理想解的思想计算改进灰熵模型的均衡接近度对方案进行排序.最后,通过SG激光装置项目选择某种非标元器件供应商的算例验证了所提出模型的有效性.     

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.     

多属性群决策权重调整自适应算法

研究多属性群决策中权重确定问题。对属性权重采用目标规划法进行优化;计算专家个体决策结果与群体决策结果的灰色关联度,据此对初始专家权重进行调整更新,进而调整更新初始群决策结果;根据2阶Minkowski距离继续对专家权重进行自适应调整,直至计算出稳定的专家权重和群决策结果。通过对风电机组设备供应商的评价表明了该方法的可行性与实用性。     

基于施密特正交马田系统和φs转换的灰模糊积分关联度决策模型

针对传统灰关联度不能有效处理属性间存在的交互作用问题,定义了灰模糊积分关联度的概念,并给出了利用Фs函数将属性权重与属性间的交互度转换为λ模糊测度的方法;对于属性权重的计算,提出一种利用施密特正交马田系统计算属性权重的方法,该方法不但考虑了决策者的主观偏好,而且可以消除属性间的重叠信息,从而使权重的计算更加合理;构建了灰模糊积分关联度决策模型,并给出了详细的决策步骤.最后,通过实例验证了所提出的决策模型的可行性,并分析了不同交互度对决策结果的敏感性.     

一种信息不完全确定的多准则语言群决策方法

针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决策方法．该方法利用证据推理算法得到方案属于各语言等级的信任度,利用二元语义对方案进行语言集结;然后结合决策者和准则权重的不完全确定信息及方案与理想方案的二元语义问的距离构建非线性规划模型．利用遗传算法求解所得模型,计算得到各方案的排序．实例计算表明了该方法的可行性和有效性．     

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。     

云制造环境中信息不完全的合作伙伴选择

针对云制造环境中合作伙伴选择信息不完全、动态多属性问题,提出一种基于广义优序法的合作伙伴选择模型。首先,针对不同的数据采用不同的方式将其量化为广义优序数,把伙伴企业选择问题转化为广义优序数矩阵问题,并给出了基于灰色关联法的属性变权计算方法和具有惩罚机制的时序权重确定方法。随后,通过综合广义优序数对候选企业进行排序选择。最后,通过实验仿真验证该模型是可行的和有效的。     

Approaches to Pythagorean Fuzzy Stochastic Multi‐criteria Decision Making Based on Prospect Theory and Regret Theory with New Distance Measure and Score Function

In this paper, we initiate a new axiomatic definition of Pythagorean fuzzy distance measure, which is expressed by Pythagorean fuzzy number that will reduce the information loss and remain more original information. Then, the objective weights of various criteria are determined via grey system theory. Combining objective weights with subjective weights, we present the combined weights, which can reflect both the subjective considerations of the decision maker and the objective information. Meanwhile, a novel score function is proposed. Later, we present two algorithms to solve stochastic multicriteria decision making problem, which takes prospect preference and regret aversion of decision makers into consideration in the decision process. Finally, the effectiveness and feasibility of approach is demonstrated by a numerical example.     

基于区间数的多目标灰色局势决策模型

基于区间数的距离和灰熵分析,将灰色局势决策拓展到决策信息为区间数的情况,给出了灰色局势决策目标权重的优化方法.考虑各局势的效果测度与正理想效果值的接近性以及目标权重本身的不确定性,建立了多目标优化模型,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到了灰色局势决策的目标权重表达式.利用区间数的可能度对每个事件的局势进行排序,进一步完善了传统的灰色局势决策理论.最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性.