区间值Fuzzy矩阵

在区间值Fuzzy集的理论上,定义了区间值Fuzzy矩阵与[λ1,λ2]—截矩阵,并讨论了它们的基本性质与运算.

论区间值FUZZY关系

提出了区间值Ｆｕｚｚｙ集的Ｆｕｚｚｙ关系，上、下Ｆｕｚｚｙ关系，Ｆｕｚｚｙ关系矩陈及［λ１，λ２］──截关系的概念，并讨论它们的基本性质．

加权区间值犹豫模糊集的群决策方法

为了在区间值犹豫模糊集(IVHFS)中体现出决策专家的重要性,把所有评审专家的综合权重注入IVHFS中,进而定义了加权区间值犹豫模糊集(WIVHFS).将WIVHFS用三维点坐标(由区间值隶属度的中位数、区间值隶属度的清晰度以及评审专家综合权重构成)进行刻画,在此基础上给出了加权区间值犹豫模糊元(WIVHFE)的相关运算;基于WIVHFE的相关运算采用熵值法计算测评准则客观权重,利用0-1优先关系矩阵来获取任意2个备选方案的总测评准则权重优势值与总测评准则权重劣势值,并依据二者之间的大小排序方案.最后,通过一个具体案例说明了文中理论与方法的可行性.

区间三角模糊软集及其动态决策方法

为完善模糊软集理论,提出区间三角模糊软集的概念,并讨论其相关运算及性质。建立基于区间三角模糊软集的动态决策模型,其中,时间权重采用指数衰减方法进行确定,利用集成的思想定义了区间三角模糊软集算术加权平均算子,将不同时刻的区间三角模糊软集集成为综合区间三角模糊软集。给出不同对象选择值和决策值的求解公式,根据决策值大小来实现最优决策。最后总结出方法的具体步骤,并通过实例说明具体应用。

基于广义区间值模糊软集的群决策方法

文章给出了广义区间值模糊软集的矩阵形式,基于区间值模糊数的算术加权平均算子,研究了广义区间值模糊软矩阵序列的算术加权平均算子。然后,给出了区间值模糊数的得分函数表达式,进而定义了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵。利用广义区间值模糊软集的标准化得分矩阵定义了它的加权比较矩阵。最后,基于以上几种矩阵,给出了具体的广义区间值模糊软集环境下的群决策算法,并且通过实例验证了算法的可行性。

区间值模糊推理对选优决策模型的改进

根据选优所要求的日益客观、公正的需要,文中对多准则模糊决策问题提出了由点值隶属度到区间值隶属度的过渡,用区间值模糊集表示模糊推理的结果能反映日常推理的模糊性和不确定性,弱化了主观因素,同时引入了对区间值结果的新的决策函数和比较依据。结合一实例进行比较分析,结果表明,将改进应用于决策寻优是可行且有效的。提供的研究思想和分析模型可以指导单位或机构进行综合评价从而辅助评优决策。

基于改进得分函数的属性变权重区间直觉模糊集的群决策方法

基于目前常用的区间直觉模糊集得分函数的局限性,文章对其进行改进,定义了新的得分函数,在此基础上对不同决策者对不同属性给出的不同权重的区间直觉模糊集的群决策问题进行了研究,并提出了一种新的决策方法;将其应用于区域创新资源配置效率评价中,以此说明该方法的实用性和可行性。

区间值双矩阵博弈的均衡策略

基于区间值偏序关系理论,研究了区间值双矩阵博弈均衡策略的确定问题。利用区间值的相对优势函数和模糊偏好比刻画和度量局中人对区间值支付的模糊偏好,提出了区间值双矩阵博弈满足不同序关系的均衡策略概念。针对局中人具有模糊偏好和不同的风险态度的博弈环境,建立了模糊优势支付矩阵和风险模糊优势支付矩阵,给出了该环境下均衡策略确定的方法,为现实博弈均衡的确定提供了有效的途径。最后通过算例予以说明。

区间直觉判断矩阵的实践教学竞赛评优研究

针对目前学院正在进行的实践教学竞赛的评判标准,根据保加利亚学者Atanassov提出的直觉模糊集,在相关理论研究的基础上,提出了基于直觉模糊层次分析法的实践教学竞赛综合评估方法,定义了区间直觉判断矩阵及其得分矩阵和精确矩阵等新概念。基于算术集成算子和混合集成算子,给出了一种决策者对教学竞赛评价方案的偏好信息为区间直觉判断矩阵的群决策方法。利用该方法对参加实践教学竞赛的六位老师进行择优,对计算得分函数的数值从高到低进行排列,从而得到六位参赛老师的最终排名。通过算例说明了该方法的有效性和实用性,该方法可进一步推广应用在类似择优的群决策算例中。

基于相对熵的区间Pythagorean模糊多属性AQM决策方法及其应用

针对决策信息为区间Pythagorean模糊数,属性权重不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于相对熵的AQM决策方法。首先,提出区间Pythagorean模糊数的相对熵,计算了各方案与区间Pythagorean模糊正理想方案和负理想方案间的相对熵,据此构建了基于方案相对满意度最大的非线性规划属性权重确定模型;其次,针对每个属性,利用新的区间Pythagorean模糊数得分函数计算方案的0-1优先关系矩阵,依据AQM方法对所有0-1优先关系矩阵进行融合得到合成0-1优先关系矩阵,并确定了方案的综合度,由此获得方案的排序。最后,以软件开发项目的选取为实例说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。

基于混合型评价矩阵的多属性群决策方法

本文针对具有语言型、直觉模糊数和区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多属性群决策问题,提出一种基于属性权重和专家权重均未知的决策方法.首先,定义新的转换函数,可将不同粒度的语言评价信息统一成区间直觉模糊数;然后,基于支持度确定未知属性权重,并在综合考虑区间直觉模糊数熵值和相似度的基础上,建立了一种新的专家权重确定模型;在将混合型决策矩阵转换成区间直觉模糊决策矩阵后,利用IIFWA算子依次集结个体决策矩阵,从而得出方案集的排序.最后,应用在ERP选优问题中,验证了方法的有效性.

基于熵最大化的区间直觉模糊多属性群决策方法

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群决策问题,提出了一种基于信息熵的决策方法.为保证决策的完善性,首先从区间直觉模糊数的几何意义出发,提出了一种相对合理的比较方法,同时定义了一种区间直觉模糊矩阵的规范化方法,并详细论证了方法的相关性质.该方法不仅能够保证区间直觉模糊数的形式,而且最大程度的降低了信息损失.接着,提出一种基于区间直觉模糊值熵最大化的权重确定方法,最后,将该方法应用在ERP选优的群决策问题中,用一个实例验证了方法的有效性.

一种基于模糊聚类的区间值属性约简算法

针对区间值信息系统基于粗糙集理论提出一种新的属性约简算法:首先计算同一属性下对象间的相似度,然后通过合取算子计算出所有属性下对象之间的相似度矩阵,再用模糊聚类中的传递闭包算子得到等价矩阵,将区间值信息系统转化为具有等价关系的信息系统并且进行约简,从而得到λ-核,同时给出了该算法的复杂度。最后通过一个实例表明这种算法的有效性和合理性。

支付值为区间直觉模糊集的矩阵对策的线性规划求解方法

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.

区间直觉模糊判断矩阵群决策中的逆判问题

研究了区间直觉模糊判断矩阵的群决策问题.定义了两种区间直觉模糊集相似度公式,给出两种与决策群体意见一致性程度最高的理想区间直觉模糊判断矩阵构造优化方法.利用矩阵对不同专家判断矩阵中相同位置元素的一致性进行分析,并对不同专家的判断信息进行整体相似程度分析,最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.

区间值水平截集下模糊集的一般分解定理与强截矩阵

研究了模糊集的区间值水平截集,完善了模糊集的区间值水平截集理论。在文献[2]中的区间值水平截集研究基础上,提出了模糊集的区间值水平强截集的概念,讨论了它的性质,给出一个基于区间值水平强截集的一般分解定理。其次,将区间值水平截集和区间值水平强截集的概念一般化,得到一个更一般的区间值水平截集的分解定理。然后,讨论了区间值水平强截矩阵及其性质。最后,给出一个区间值水平强截集的应用实例。

基于IITFN的模糊矩阵博弈最优策略研究

由于矩阵博弈支付函数具有模糊性,本文依据区间直觉梯形模糊数(IITFN)的基本理论,用区间直觉梯形模糊数来表示模糊矩阵博弈(FMG)支付函数;基于得分函数与精确函数提出了区间直觉梯形模糊矩阵博弈(IITFN-FMG)的策略最优解的求取方法.通过实例仿真,结果表明:以区间直觉梯形模糊数表示支付函数来分析最优策略如何选取,其效果更好,与实际情形的吻合程度亦更为理想.