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。     

基于相离度和可能度的偏差最大化多属性决策方法

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出一种基于区间数相离度和可能度的偏差最大化决策方法。该方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性,且概念清楚、含义明确、易于计算机上实现。最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性。     

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。     

基于相离度和可能度的偏差最大化多属性决策方法

针对只有部分权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出一种基于区间数相离度和可能度的偏差最大化决策方法.该方法能充分利用规范化评价的先验信息,评价结果客观可靠,不具有主观随意性,且概念清楚、含义明确、易于计算机上实现.最后通过实例说明了该决策方法的可行性和有效性.     

基于分布式偏好关系的多属性决策方法及运用*

针对利用分布式偏好关系建模且考虑其一致性的多属性决策问题,提出了一种满足一致性的多属性决策方法。给定相邻方案间的分布式偏好关系,首先构建了基于等级得分值的等级合成规则并分析其性质,而后基于等级合成规则定义了分布式偏好关系矩阵的一致性判定准则,进而提出满足一致性的不同方案对间分布式偏好关系合成规则,最后以此规则为核心,设计多属性决策方法的流程,产生了满足一致性的决策结果。将提出的方法应用于芜湖市战略性新兴产业评估,验证了方法的应用性和有效性。     

Vague集多属性决策的可能度法

给出了Vague集比较的可能度定义,并研究了其所具有的性质。针对属性权重已知和完全未知的Vague集多属性决策问题,应用最优点方案来建立最优化决策模型。应用Vague集间比较的可能度公式,提出了解决Vague集多属性决策问题的新方法。最后以应用实例对该方法进行说明和验证。     

基于模糊多属性决策的目标威胁估计方法

针对目标威胁估计的功能及特点,提出一种属性为区间数且属性权重完全未知,决策者对方案有偏好的多属性决策（MADM）方法．首先给出方案偏好度的计算公式,在综合考虑客观优化排序和决策者对方案有主观偏好的基础上,建立了一种主客观综合属性权重获取模型,使得属性权重信息更加合理地反映实际情况,模型具有较强的泛化能力．最后,通过防空目标威胁估计实例说明了该方法的实用性和有效性．     

基于可能度矩阵的概率语言多属性决策方法

为解决两个概率语言术语集之间的优劣比较这一基本问题,在已有可能度计算方法的基础上,提出一种改进的可能度公式.该可能度公式能够克服已有可能度公式的缺点,具有计算过程简单、区分能力强、易于拓展应用等特点.进一步研究发现:基于该可能度公式对多个评估对象进行两两比较得到的可能度矩阵,具有加性一致性的模糊互补偏好关系;将多个可能度矩阵加权平均得到的综合可能度矩阵,也具有加性一致性的模糊互补偏好关系.据此,构建一种概率语言多属性决策方法,并将其应用于军队院校教育教学质量评价.数值实验表明,所提出的概率语言多属性决策方法结构简单、计算过程清晰且具有较强的自检能力,能够通过确保计算过程的正确性来保证决策结果的有效性.     

属性值为区间数的决策对象相对可能度关系模型及其应用

对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质;其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型(IN-DMORPRM);然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可...     

基于策略权重的模糊多属性决策方法

在实际的多属性决策问题中,决策者可以策略性地设置属性权重来获得期望的可选方案排名,这就是策略权重操控问题.决策者的不诚实性在现实中是普遍存在的,对于该问题的研究具有实际价值,而对该问题的研究目前主要针对于确定数.鉴于此,将策略权重操控问题的研究拓展到模糊多属性决策.首先,定义模糊多属性决策的策略权重操控问题和排名范围概...     

基于区间灰数的多属性决策方法

以灰色系统理论的思想与方法为基础,探讨了属性值和属性权重均为区间灰数的多属性决策方法。根据结合理想方案与临界方案的综合关联度,提出了考虑属性权重因素的线性规划优化模型,将经典灰色关联决策由清晰数的情况推广到了区间灰数的情况。最后通过实例分析说明所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。     

三角模糊数型不确定多指标决策的可能度关系法

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题, 提出4 种新的三角模糊数比较可能度的等价定义, 并得到一些优良性质关系. 借鉴合作博弈中极大极小算法, 提出一种基于三角模糊数比较可能度关系的指标权重确定方法; 集结所有决策方案比较的可能度, 并对决策方案集进行最优判定和排序, 即可得到三角模糊数型不确定多指标决策的比较可能度关系法. 最后通过算例表明所提出算法的可行性和有效性.

     

基于核和灰度的区间灰数多属性决策方法

针对属性值为区间灰数且部分权重信息已知的多属性决策问题, 提出一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法. 根据专家评价值的取值范围设置区间灰数的取值论域, 给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式, 建立了普通区间灰数到标准区间灰数的转化方法, 分别基于标准灰数的核和灰度分别求取属性的权重, 进而得到属性的综合权重, 并提出了一种基于标准区间灰数相对核的排序方法对方案进行排序. 最后通过一个算例验证了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于毕达哥拉斯模糊Frank算子的多属性决策方法

针对毕达哥拉斯模糊环境下的多属性决策问题，提出一种基于毕达哥拉斯模糊Frank算子的多属性决策方法。首先将毕达哥拉斯模糊数和Frank算子相结合，给出了基于Frank算子的运算法则；然后提出了毕达哥拉斯模糊Frank算子，包括毕达哥拉斯模糊Frank加权平均算子和毕达哥拉斯模糊Frank加权几何算子，并讨论了这些算子的性质；最后提出了基于毕达哥拉斯模糊Frank算子的多属性决策方法，将该方法应用于绿色供应商的选择中。实例分析表明，运用该方法可以解决实际的多属性决策问题，并可以进一步应用到风险管理、人工智能等领域。     

An approach to multiplicative linguistic group decision making based on possibility degrees

In order to compare two uncertain multiplicative linguistic variables, a possibility degree formula has been developed and its properties are also studied. Then a possibility degree matrix (also considered as a reciprocal preference relation) is constructed to compare a collection of uncertain multiplicative linguistic variables. Two models are further provided to derive the priority vector from the possibility degree matrix based on the additive consistency and multiplicative consistency. Especially, if the parameters are assigned specific values, then the models reduce to the existing ones. A group decision making method has been developed to deal with the situations where the preferences on alternatives are expressed by uncertain multiplicative linguistic variables. In this method, the possibility degree matrix is first constructed, from which the priority of alternatives is obtained using the developed models. At the end, an example is given to illustrate the proposed method.     

基于变精度粗糙集与变权综合的多属性决策

针对多属性决策,提出一种基于变精度粗糙集的多属性决策方法,提出基于属性依赖度和信息度来确定属性重要性,并且与变权综合结合,从而得到属性的权重。通过实例说明该方法是有效的。     

基于区间直觉梯形模糊数的多属性决策方法

对区间直觉梯形模糊数进行研究．探讨了区间直觉梯形模糊数的运算法则及其性质;给出了区间直觉梯形模糊数的加权算术平均和加权几何平均算子,定义了区间直觉梯形模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;建立了基于区间直觉梯形模糊数的多属性决策模型,并提出了相应的决策方法．实例分析验证了所提出方法的有效性．     

基于广义优序法的语言型多属性群决策方法

针对具有语言评价信息的多属性群决策问题,提出基于广义优序法的语言型多属性群决策方法。该方法通过对传统优序法进行有效拓展,采用近年来最新发展的二元语义概念,将语言评价信息转化为二元语义形式的广义优序数,并在此基础上利用方案广义优序数的偏差最大化思想求解得到属性权重,最终确定最优方案。该方法对语言信息的处理较为精确,有效地避免了信息的丢失和扭曲。最后,通过对风险投资案例的分析结果表明了所提出方法的简洁性和有效性。