区间犹豫模糊Bonferroni mean算子在多属性决策中的应用

针对在信息集成时,需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题,提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响,首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子,即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况,定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题,提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。

区间犹豫梯形模糊Bonferroni Mean算子及其应用

结合犹豫模糊集和区间梯形模糊数,提出了区间犹豫梯形模糊集的概念;针对信息集成过程中需要考虑输入变量之间的相互影响,提出了区间犹豫梯形模糊Bonferroni Mean(IVHTrFBM)算子和区间犹豫梯形模糊几何Bonferroni Mean(IVHTrFGBM)算子,并讨论了它们的性质和特例;根据输入变量的重要程度不同,提出了区间犹豫梯形模糊加权Bonferroni Mean(IVHTrFWBM)算子和区间犹豫梯形模糊加权几何Bonferroni Mean(IVHTrFWGBM)算子。最后,提出了基于IVHTrFWBM算子和IVHTrFWGBM算子的区间犹豫梯形模糊多属性决策方法,并通过实例进行验证。

犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子及其在多属性决策中的应用

Bonferroni几何平均算子是信息集结问题的研究热点,其主要优点是能捕获变量间的关联性。在Bonferroni几何平均算子基础上提出犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子、广义犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子。新算子能体现变量同余下变量整体间的加权平均、余下变量相互间的加权平均,并具有退化性。验证了新算子具有幂等性、单调性、有界性等优良性质。以此为基础,提出一种犹豫模糊多属性决策方法,并通过算例验证了方法的实用性。

基于HTFWBM算子的多属性关联决策方法

研究属性间相互关联环境下的犹豫三角模糊多属性决策(MADM)问题,提出一种新的算法。首先,基于犹豫三角模糊数(HTFN)的运算规则和Bonferroni平均(BM)算子定义犹豫三角模糊Bonferroni平均(HTFBM)算子和犹豫三角模糊加权Bonferroni平均(HTFWBM)算子;其次,研究HTFBM的一些性质,建立基于HTFWBM的MADM模型;最后,通过一个投资项目选择算例证明算子的有效性与可行性。

基于IVHFGWBM算子的犹豫关联多属性决策方法

文章对于相互关联的区间犹豫模糊多属性决策问题,提出一种新型决策模型,融合区间犹豫模糊集和几何Bonferroni平均算子,提出区间犹豫模糊几何Bonferroni平均算子和区间犹豫模糊几何加权Bonferroni平均（IVHFGWBM）算子,研究了基于新型犹豫多属性决策模型的决策算法。

q阶三角犹豫模糊BM算子及其多属性决策应用

为解决更为广泛的模糊决策问题,同时使决策信息与人的认知思维更为贴近,结合q阶犹豫模糊集和三角模糊数,提出了q阶三角犹豫模糊集的概念并定义了q阶三角犹豫模糊集运算。为了刻画信息集成过程中评价信息之间存在的关联关系,将Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊Bonferroni平均算子。为了刻画更多的关联关系,将广义Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊广义Bonferroni平均算子。考虑不同属性的评价信息的重要程度不同,提出了其加权形式。最后,提出了q阶三角犹豫模糊环境下的多属性决策方法,并以算例验证了实验结果。

概率犹豫模糊Bonferroni平均算子及其决策应用

研究了属性值为概率犹豫模糊元的多属性决策问题。考虑到属性间的相互影响关系,提出基于Bonferroni平均算子的概率犹豫模糊多属性决策方法。首先,为避免概率犹豫模糊元运算时计算量过大的情形,提出新的运算法则。其次,定义了概率犹豫模糊Bonferroni平均算子和概率犹豫模糊几何Bonferroni平均算子,并讨论了其性质。另外,为比较概率犹豫模糊元大小,定义了概率犹豫模糊符号距离。最后,通过实例说明所提方法的应用过程。

基于HTFWGBM算子的供应商选择模型研究

由于供应商选择中的的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性,从而导致信息融合失真和决策结果不准确的情况。针对决策属性以犹豫三角模糊数(HTFN)给出的供应商的选择问题,本文提出一种基于HTFGWBM算子的决策算法。首先,针对犹豫三角模糊数和几何Bonferroni平均算子理论,分别定义了犹豫三角模糊几何Bonferroni平均(HTFGBM)算子和犹豫三角模糊几何加权Bonferroni平均(HTFGWBM)算子,同时分别研究了算子的幂等性,置换不变性,单调性和有界性等性质。其次,基于HTFGWBM算子构建新型犹豫多属性决策模型,结合HTFN排序方法进行备选供应商排序。最后通过算南水北调中线工程中的供应商选择实例证明了决策模型的可行性与有效性。结果表明,通过调整模型参数,模型具有一定的延展性和容错能力,能够很好的进行科学决策。