基于施密特正交马田系统和Ф_s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.

基于模糊积分的区间数多属性决策方法

文章针对属性间客观存在的交互作用,提出了一种基于模糊积分的区间数多属性决策方法。该方法首先利用Hausdorff距离定义了区间数属性值同理想区间数的贴近度,从而将不确定性问题转化确定性问题;基于Фs转换函数所得到的λ模糊测度,利用Choquet模糊积分将各属性的贴近度进行集成;通过实例同其他方法进行了对比分析,验证了方法的有效性和优越性。