基于可信度的基本不确定区间犹豫模糊广义TODIM应急群决策方法

针对应急决策环境所存在的信息不完备、认知不足等问题,区间犹豫模糊集能充分表达决策者在信息评价时的犹豫性和模糊性,但随着研究的深入,发现其存在无法保证信息质量的缺陷.为此,提出更符合实际决策需求、信息表达更加灵活的基本不确定区间犹豫模糊集,其为包含区间犹豫模糊集和确定度的二维信息集.在此基础上,定义基本不确定区间犹豫模糊加权平均算子、犹豫度及可信度,提出基于可信度的专家权重调整方法和属性权重确定方法,充分考虑了决策专家提供评价信息的可靠程度.最后,将广义TODIM方法拓展到基本不确定区间犹豫模糊环境,通过应急决策案例验证所提方法的可行性,并利用灵敏度分析和对比分析验证该方法的稳定性和有效性.     

区间犹豫模糊的改进层次TODIM在云制造资源中的应用研究

针对具有递阶层次准则结构的决策问题,考虑到决策者偏好表达的不确定和犹豫性以及认知的参照依赖和损失规避行为,提出一种区间犹豫模糊多层的TODIM多准则决策方法。首先在对传统JACCARD距离修正后提出一种新的区间犹豫模糊距离测度,接着结合层次分析法思想与TODIM方法建立一种能够解决递阶层次准则结构决策问题的区间犹豫模糊决策方法。最后将该方法运用于云制造资源选择问题,并通过对比分析证实了其有效性和可用性。     

基于粒计算的犹豫模糊多准则决策方法*

提出基于粒计算的犹豫模糊多准则决策方法.给出各个准则下对应的犹豫模糊集中犹豫模糊元的大于可能度定义,并构造相应准则下的加性一致的模糊偏好矩阵.根据各准则的模糊偏好矩阵对应的预序熵及预序粒结构相似度确定属性的权重,对各个准则下模糊偏好矩阵的排序向量加权平均得到最终的排序向量.文中方法以评价数据序信息量及准则序与整体之间的关系确定准则权重,通过计算加权两两比较下的排序向量得到最终的排序决策结果.最后运用实例验证算法的有效性及可行性.     

概率犹豫模糊决策理论与方法综述

概率犹豫模糊集是在犹豫模糊集的基础上为每个隶属度添加与之相对应的概率值.与犹豫模糊集相比,它可以更加准确和全面地表达专家给出的初始决策信息,因此,基于概率犹豫模糊集的决策理论与方法更加可靠且符合实际.这里对概率犹豫模糊决策理论与方法进行综述.首先介绍其发展过程;然后分别对它的信息融合理论、偏好关系理论以及决策方法等进行阐述;最后展望了概率犹豫模糊决策理论与方法的未来研究方向.     

基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法

犹豫模糊语言集是语言集和犹豫模糊集的扩展,受传统Electre方法的启发,构建基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法. 首先,给出犹豫模糊语言数的Hausdorff距离公式;然后,基于每一准则下方案评价的对比,建立犹豫模糊语言数的优序关系,并在此基础上,提出一种基于优序关系的犹豫模糊语言多准则决策方法;最后,通过算例表明了所提出方法的有效性和可行性.     

基于概率不确定犹豫模糊偏好关系的决策模型

针对犹豫模糊信息在现实决策中难以准确和充分的提供决策者评价信息的问题,引入了概率不确定犹豫模糊偏好关系（PUHFPR）的概念,其能够有效处理概率不确定犹豫模糊元（PUHFE）中元素发生概率信息部分已知和完全未知的决策问题;给出了PUHFPR的期望加行一致性、满意加性期望一致性定义,并以偏差最小化为目标函数构建最优化模型确定PUHFPR元素的发生概率;建立基于一致性调整算法的概率不确定犹豫模糊偏决策模型,得到方案的排序权重向量,从而选择最佳的方案;通过遴选上市公司进行投资的实例说明决策模型的有效性。     

广义犹豫模糊Bonferroni平均及其多准则群决策方法

针对决策信息为犹豫模糊信息且输入的决策信息之间存在相互关系的多准则群决策问题,提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义犹豫模糊Bonferroni平均（GHFBM）算子,并建立一种新的多准则群决策方法,其优点是不仅能够在信息集结的过程中考虑到输入变量之间的相互联系,还使得群决策方法应用范围更加广泛。在此过程中,研究了GHFBM算子的一些优良性质,包括单调性、幂等性、有界性以及置换不变性等。紧接着,分别对参数和加性算子赋予不同的数值和函数,详细探讨了GHFBM的一些常用形式。结合对计算机网络系统更新方案的选择实例,对提出的群决策方法进行合理性与有效性验证。     

加型Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法

考虑Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策问题,提出了加性Pythagorean模糊偏好关系的多属性决策方法.基于加性一致性Pythagorean模糊偏好关系提出一种新的Pythagorean模糊权重确定模型.给出了可接受加性一致性Pythagorean模糊偏好关系的定义,并针对不满足可接受加性一致性的Pyth...     

考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图决策

区间犹豫模糊集是区间数和犹豫模糊集的推广,通常用以描述不确定信息具备的不完备性与犹豫性.近年来,区间犹豫模糊多属性决策问题受到了学者们的广泛关注.针对属性间同时具有关联性与优先关系的区间犹豫模糊多属性决策问题,利用模糊图可通过顶点间的边表示属性间关联性的优势,研究基于区间犹豫模糊图的多属性决策方法.首先从定义、运算规则及映射关系的角度建立区间犹豫模糊图的相关概念.在此基础上,提出考虑关联性与优先关系的区间犹豫模糊图多属性决策方法.最后用实例及对比性分析阐述所提多属性决策方法的可行性与有效性.结果表明:相较于经典区间犹豫模糊多属性决策方法,所提方法能够合理求解属性间同时具有关联性与优先关系的区间犹豫模糊多属性决策问题.     

考虑风险偏好的概率犹豫模糊多属性决策方法

针对属性值为概率犹豫模糊数以及决策者面对风险的态度存在差异的问题,提出一种考虑风险偏好的概率犹豫模糊多属性决策方法.首先考虑到决策者的犹豫程度可能会影响到决策效果,给出了以概率犹豫模糊元中元素个数差异表示的犹豫度公式,并且结合元素值之间的差异,定义拓展的海明和欧式距离公式,再以决策者给出的期望值为参考点建立前景决策矩阵,运用离差最大化法计算属性权重.在此基础上,计算各个方案的综合前景值并进行排序.最后通过企业购买ERP系统软件的算例分析验证了所提出方法的有效性和合理性.     

Multi‐criteria group decision‐making method based on TODIM with probabilistic interval‐valued hesitant fuzzy information

Probabilistic interval‐valued hesitant fuzzy sets (PIV‐HFSs) are suitable for aggregating information from different groups because the probabilistic information of all the groups can be included by using interval values. Moreover, decision makers (DMs) prefer to use interval values to provide evaluation information. Furthermore, the traditional multi‐criteria group decision‐making (MCGDM) approach has some limitations, such as obtaining the DMs' weights with inappropriate methods and neglecting the interactions amongst the criteria and the psychological characteristics of DMs. Motivated by these research background, the main contents of this study are as follows. First, PIV‐HFSs are proposed, and the convex combination operation is extended into PIV‐HFSs. Second, a hybrid MCGDM approach with PIV‐HFSs is suggested that is based on the maximizing deviation method, fuzzy analytic network process (FANP) and TODIM (an acronym in Portuguese for interactive and multi‐criteria decision‐making model). Third, an evaluation case of health management centres based on the service‐specific failure mode and effect analysis (FMEA) is considered. The results show that the most crucial secondary factor is frequency (0.35775) and that the most serious failure mode is the inaccurate check‐in. The results demonstrate that the proposed model can evaluate service quality effectively and that it performs better than other methods.     

A study of TODIM in a intuitionistic fuzzy and random environment

Nowadays the process of decision making may be very complex. Many methods to support Multi-Criteria Decision Making (MCDM) have been proposed. Recently, the TODIM (an acronym in Portuguese of Interactive and Multicriteria Decision Making) method, which is based on the prospect theory, has received more attention. In this paper we generalize the Fuzzy-TODIM method to deal with intuitionistic fuzzy information and to be capable to consider underlying random vectors that affects the performance of the alternatives. The method makes use of some Bayesian ideas to provide an overall ranking of the alternatives. This work considers information represented by intuitionistic fuzzy number and intuitionistic fuzzy sets (IFS). Also, a new formula of distance between IFS and a new score function to compare IFS are introduced. Examples are discussed and compared with other works, showing the feasibility of the proposed method.     

动态模糊形式化关系群体决策方法

群体决策问题是决策科学的核心问题之一。基于动态模糊理论,从动态角度研究群体决策问题,提出了一种动态模糊形式化关系决策方法。从个体偏好信息表达、个体偏好数据分析、个体偏好集结、方案选择和意见反馈五个阶段探讨了动态模糊群体决策模型,并通过实例验证了该模型的可行性和合理性。     

属性权重未知情形下的q阶orthopair犹豫模糊TOPSIS法

在多属性决策问题中,q阶orthopair犹豫模糊集可以有效地处理不确定信息.基于Theil不等系数,提出一种新的q阶orthopair犹豫模糊距离测度,并研究该距离测度的性质.针对属性权重完全未知的q阶orthopair犹豫模糊多属性决策问题,构建离差最大化的属性权重模型.基于该权重确定模型和q阶orthopair犹...     

数据驱动的犹豫模糊语言信息策略优先权排序方法

数据挖掘使得决策者获取信息更为方便有效。本文在冲突分析图模型理论框架下,首先基于数据对冲突策略进行挖掘,实现了冲突策略的合理构建。其次,考虑到现实冲突中决策者对某策略的选择更多表现为一种被选择的可能性,将犹豫模糊语言信息和冲突分析图模型理论进行有效交叉融合,采用犹豫模糊语言信息进行评估,并基于粗糙集思想对犹豫模糊语义评价信息进行集结以代表这种可能性;进一步地,提出一种新的基于犹豫模糊语言信息的冲突分析图模型策略优先权排序法。最后,对沭河跨境水污染进行建模分析,对沭河水污染治理提出建议,并且就状态排序结果对比了新旧两种方法,结果验证本文提出方法的合理性。     

基于Vague集模糊一致关系的多目标模糊决策

基于Vague集理论和模糊一致关系理论,提出了一种新的多目标模糊决策方法。这种决策方法综合考虑方案满足目标条件的可能性、不满足的可能性和未知的可能性三个方面的因素,分别对每个目标条件建立模糊优先关系矩阵和模糊一致矩阵,最后得出用于评估每种方案的真、假两方面的优度值,从支持和反对两方面来进行综合评估,给出方案的优劣程度排序,从而选出最优的方案。     

Group Decision Making With Consistency of Intuitionistic Fuzzy Preference Relations Under Uncertainty

Intuitionistic fuzzy preference relation (IFPR) is a suitable technique to express fuzzy preference information by decision makers (DMs). This paper aims to provide a group decision making method where DMs use the IFPRs to indicate their preferences with uncertain weights. To begin with, a model to derive weight vectors of alternatives from IFPRs based on multiplicative consistency is presented. Specifically, for any IFPR, by minimizing its absolute deviation from the corresponding consistent IFPR, the weight vectors are generated. Secondly, a method to determine relative weights of DMs depending on preference information is developed. After that we prioritize alternatives based on the obtained weights considering the risk preference of DMs. Finally, this approach is applied to the problem of technical risks assessment of armored equipment to illustrate the applicability and superiority of the proposed method.