基于改进TOPSIS的三角直觉模糊多属性群决策方法

针对属性值为三角直觉模糊数,决策者权重已知的多属性群决策问题,提出基于灰色关联度的TOPSIS多属性群决策方法。首先根据决策者对各个属性的打分评级结果,将模糊的语言变量转化为三角直觉模糊数,集结决策者评价信息矩阵,基于属性值离差最大化求出各属性的权重向量,计算备选方案加权决策矩阵;其次,引入灰色关联度,基于模糊正理想点和模糊负理想点计算每个备选方案的灰色关联度,计算每个备选方案的相对贴近度,从而确定每个备选方案的顺序;最后,通过实例分析,验证该方法的有效性。

基于TFNCD算子的三角模糊数多属性群决策

针对属性权重和专家权重全部未知的三角模糊数(triangular fuzzy number,TFN)多属性群决策问题,在TFN熵的基础上构造了确信度指标来量化对决策信息的信任程度,构建了TFN确信度(TFN certitude degree,TFNCD)算子,并证明了其置换不变性、幂等性和有界性等性质,结合支持度确定专家权重,提出了基于TFNCD算子的属性信息集结新方法。最后,通过算例的对比分析验证了TFNCD算子及其集结方法的有效性,该方法充分考虑了TFN类型的数据特征和两种权重完全未知的情况,且属性信息集结更加客观高效,计算相对简便,为TFN多属性决策问题提供了新的信息集结方式和解决思路。

三角模糊多属性群决策的GRA扩展方法

针对属性权重信息和决策者权重信息完全已知,且属性值以三角模糊数形式表示的多属性群决策问题,提出了一种基于灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)拓展的决策分析方法.文中给出了三角模糊数的相关定义,利用三角模糊加权平均(Triangular FuzzyWeighted Averaging,TFWA)算子集结所有的个体决策信息以获得群决策信息,依据传统GRA方法的基本思想建立了三角模糊多属性群决策问题的决策步骤.并对投资决策问题实例进行了决策和分析,表明了文中方法的实用性和可行性.

一种基于三角模糊数的模糊多属性群决策方法

针对现实生活中常见的模糊群决策问题,基于三角模糊数的相关理论,构建了群决策的可供参照的一个模型,并通过实例说明了其有效性与可行性。

三角模糊偏好下冲突型多属性群决策方法研究

针对三角模糊偏好下冲突型群决策问题,本文提出一种新的决策方法。在冲突消解阶段,用三角模糊数表示决策专家偏好,定义两三角模糊数型偏好矢量间的相似度,通过计算专家对各个方案的偏好矢量与各方案的群偏好矢量间的相似度,以此为基础定义专家的冲突测度。给出阈值和协商机制调控专家的冲突测度,直到所有的专家的冲突测度都小于给定阈值,进入决策阶段。在决策阶段,利用三角模糊数的期望函数确定属性权重,计算各个方案群偏好矢量与理想方案偏好矢量之间的加权相似度,由加权相似度大小排列决策,选出最优方案。最后给出案例应用,利用Matlab画出各方案的冲突测度图,数值结果表明本文方法的可行性及有效性。

直觉三角模糊数判断矩阵及多属性群决策方法

针对决策者对方案偏好信息以判断矩阵形式给出的多属性群决策问题,定义了一种新的判断矩阵,即直觉三角模糊数判断矩阵。研究了该判断矩阵的一些性质,利用直觉三角模糊数的算术平均算子和加权混合算子给出了一种多属性群决策方法,并将其应用到武器装备研制项目技术风险决策中。

基于TOPSIS的区间三角模糊集多属性群决策方法

在多属性决策方法中,因为每个专家都有他自己的知识和专长,因此对于不同的属性不同的专家就会有不同的权重。在区间三角模糊集上提出了一种基于TOPSIS的确定专家权重的新方法。该方法在评价值接近正理想点并且同时远离负理想点时会被赋予一个较高的专家权重;反之,评价值就会被赋予一个小的专家权重;经验证,通过该方法确定的专家权重对于解决实际的决策问题效果显著。进而提出了一种属性权重信息在不同情形下的区间三角模糊集多属性群决策方法:包括属性权重完全已知,部分已知和完全未知,并且通过实例证明了该方法的可行性和有效性。

三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。

基于模糊多属性群决策的供应商分类方法研究

提出一种供应商分类方法,将多属性指标用三角模糊数表示。在群决策过程中,考虑到决策专家的不同决策权值,对传统的TOPSIS方法进行改进。依据贴近度区间对供应商进行分类。最后通过算例表明,该方法简单、有效。

基于模糊语言评估和FOWA算子的多属性群决策

研究了属性权重和属性值均以模糊语言形式给出的多属性群决策问题,定义了一种模糊语言评估标度及相应的三角模糊数表达方式;利用三角模糊数的期望值排序公式和FOWA算子先对模糊决策信息进行群集结,再对各方案的属性进行加权集结并进行方案的排序与择优,提出了一种基于模糊语言评估和FOWA算子的多属性群决策方法,最后举例说明了该方法的应用。

基于模糊理论的多属性群决策的web服务评价优化算法

本文综合考虑到web服务性能和质量评价指标属性的多样性和描述语言的模糊性,首先将对web服务评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,在充分利用三角模糊数性质的基础上,构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于优先矩阵排序的模糊多属性群决策算法,实现对web服务的综合评价.最后,通过web服务评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.

基于直觉模糊多属性群决策的压裂风险排序

针对目前低渗透油气藏压裂技术风险评估的不确定性及方法的单一性。应用直觉三角模糊数理论和多属性群决策理论,建立一种新的压裂风险排序模型,提高了风险排序的准确度。首先,确定压裂风险影响指标体系和风险因素的属性。其次,收集专家对压裂风险影响指标在各风险属性下的判断信息,并提出一种新的确定直觉模糊数中隶属度和非隶属度的方法,且应用该方法将判断信息转换为相应的三角模糊数和直觉三角模糊数。然后,确定各风险属性的熵权并确定不同方案的风险综合值;最后,利用逼近理想解法和直觉模糊数距离排序法对不同方案的风险综合值进行排序,并给出两种方法的比较。结果表明模型是有效的,并且有一定的实际应用价值。

基于直觉模糊多属性群决策的风险排序方法

为了解决信息收集时的模糊性和不确定性问题,避免单人决策的失误,并全面描述风险的不同特征,本文将直觉三角模糊数和多属性群决策理论结合起来,提出了一种基于直觉模糊多属性群决策的风险排序方法,提高了风险排序的准确度.首先,运用直觉三角模糊数收集专家的判断信息;其次,通过分别计算三角模糊数和直觉模糊数的熵权得到组合权重,从而确定不同方案的风险综合值;再次,利用逼近理想解法对不同方案的风险综合值进行排序;最后,给出实例验证了该方法的有效性和可行性.

基于Pythagorean三角模糊变量的群决策方法

首先,本文在Pythagorean模糊集与三角模糊数概念的基础上,提出了Pythagorean三角模糊集的概念,定义了Pythagorean三角模糊变量的运算规则、得分函数、精确函数、大小比较方法;其次,定义了Pythagorean三角模糊变量的加权算术平均算子、加权几何平均算子、有序加权算术平均算子、并介绍了这些算子具有的单调性、幂等性、有界性等性质;之后,将这些算子应用于属性权重确知的以Pythagorean三角模糊变量形式给出的多属性群排序问题中;最后、文章通过示例验证了基于Pythagorean三角模糊变量信息的多属性决策排序方法的实用性和有效性。

基于R-THIOWGA集成算子的模糊关联多属性群决策方法

属性间的关联性破坏了独立多属性决策信息的测度可加性,为了更客观地反映决策者的决策意图,更准确地融合决策信息,同时提升算子对决策属性的描述能力,定义了三角犹豫直觉模糊数新的比较规则,引入模糊测度及Choquet积分定义了三角犹豫直觉模糊关联有序加权几何平均算子(R-THIOWGA),并构建了R-THIOWGA的数学模型,证明了R-THIOWGA幂等性、有序单调性、有界性等算子性质.以R-THIOWGA集成算子为基础,提出了模糊关联多属性问题群决策方法,并应用于我国海军远海维修保障平台选型的算例分析.研究结果表明,应用R-THIOWGA算子及基于R-THIOWGA的群决策方法解决模糊关联多属性决策问题是可行的、有效的.

三角模糊随机MAGDM方法及其在FMEA中的应用

针对不同故障模式与影响分析(FMEA)中专家群决策的不确定性和主观性问题,提出混合概率分布下基于前景理论的三角模糊随机多属性群决策(TFRMAGDM)方法。首先,在前景理论框架下定义基于混合概率分布和三角模糊随机变量(TFRV)的期望-方差决策矩阵,建立基于决策群组意见一致性的专家属性权重极大熵模型。然后,结合期望-方差决策矩阵和属性权重模型,获取综合边际前景期望-方差矩阵,从而根据定义的序关系判别准则确定不同故障模式下风险优先次序排序。最后,将此方法应用于某照明设备的故障模式风险排序。结果表明,用TFRMAGDM方法能够量化分析具有模糊性和随机性的故障模式的风险,明确其优先次序。

基于模糊数直觉模糊PG算子的多属性决策方法

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊PG(TFNIFPG)算子的决策方法.首先,基于TFNIFN的运算法则和PG(Power Geometric)算子,定义了TFNIFPG算子.然后,研究了该算子的一些性质,建立基于TFNIFPG算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策.最后通过某项目投资算例验证了该算子的有效性与可行性.

一种多属性群决策的偏好信息集结法及应用

本文针对实数、区间数、三角模糊数和语言短语等四种形式的多属性群决策的集结问题给出了一种决策方法。首先，将实数、区间数、三角模糊数和语言短语等四种形式的属性值信息一致化为区间数，将一致化的区间数进行规范化；其次，利用算子对规范化后的决策信息进行集结；再次，利用区间数比较的可能度公式算出各决策方案的群体综合属性值之间的可能度，建立可能度矩阵；最后，通过可能度进行排序并择优。

基于多属性群决策理论的润滑油配方优选

针对润滑油配方优选过程中通常需对多种属性、多个指标进行综合比较,且存在信息模糊难以量化及群体意见如何平衡等问题,提出结合模糊集理论与组合加权算术平均算子(CWAA算子),建立润滑油配方的多属性群决策优选模型的方法。以可燃气体重负荷压缩机油为例,对所建模型的适用性及科学合理性进行验证。结果表明:该优选模型可有效地集结众属性信息、综合各决策者意见,优选出综合性能较好的润滑油配方,为润滑油配方的综合评价提供了一种科学而有效的决策方法。

基于信息熵的多属性群决策通指装备效能评估算法

基于通指装备效能评价指标的多样性和描述语言的模糊性，首先将对通指装备评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数，实现定量指标与定性指标的规范化处理，在此基础上提出一种基于信息熵排序的模糊多属性群决策算法，实现对通指装备的综合评价．最后，通过通指装备效能评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性．