多粒度不确定语言变量的多属性群决策方法及应用

针对多粒度语言的多属性群决策问题,提出基于不确定语言变量的一致化新方法。利用虚拟术语指标不丢失信息的特点,选取连续性语言评价集,提出符合所给条件的多粒度不确定语言变量的转换函数,将多粒度语言一致化,并探讨了其优势之处,验证了其合理性;给出了不确定语言变量的有序加权平均(ULV-OWA)算子的定义,该算子具有计算简便且能充分考虑偏好信息分布的特点,通过加权算术平均(ULWA)算子和ULV-OWA算子对偏好信息进行集结,再提出优势可能度法对方案排序。所提出的方法不但避免了决策者偏好信息的丢失,而且减少了决策者的工作量,简便直观。最后,通过一个现代电子商务背景下物流供应商选择的案例研究,验证了方法的有效性和合理性。

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解,然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度,利用属性的权重向量,计算方案与正负理想解的灰色关联度,最后计算出方案的相对关联度,并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知,则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后,为了说明算法的可行性和有效性,将其应用到房地产开发项目的风险评价上。实例说明了算法的可行性和有效性。

基于不确定语言变量的网络安全风险评估方法

提出一种基于灰色不确定语言优先平均算子的网络安全多人评估模型。首先在灰色模糊数中将不确定语言变量融入其模部形成灰色不确定语言变量,并界定了灰色不确定语言变量的运算法则和灰色不确定语言优先平均算子,在此基础上构建了计算机网络安全多人评估模型,并将该模型应用于仿真算例。

一种基于不确定语言变量的房地产投资风险评价方法

房地产风险评价是房地产项目管理的重要组成部分,对降低企业风险,提高企业核心竞争力具有重要作用。采用专家打分法,基于房地产项目开发阶段建立房地产投资风险评价指标体系,并根据评价指标的模糊性和不确定多准则决策理论,建立基于不确定语言变量的房地产投资风险评价方法。实证研究表明,该评价指标体系和评价方法是有效的,为房地产企业开展投资风险评估提供了一种可行的方法。

考虑属性关联的不确定语言变量R-TOPSIS模型

采用不确定语言变量进行决策是有效反映客观事物的复杂不确定性以及人类思维的模糊性手段。针对多属性决策问题中属性之间具有相互关联作用这一问题,在引入加权决策距离矩阵和Choquet积分构建了一种考虑属性关联的R-TOPSIS语言决策方法。最后结合案例说明该方法的决策过程以及该方法的可行性和有效性。

基于不确定语言变量的风险投资项目群体评价方法的研究

在风险投资运作过程中,对项目的风险评估是其关键环节.由于影响风险评估项目的因素具有不确定性,本文引入不确定语言变量的运算法则.先使用不确定语言加权平均算子对信息进行集结,针对属性权重完全未知的情形,给出一个求解权重的方法;再通过不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,利用已有的可能度矩阵排序公式得到决策方案的排序;最后给出实例分析,以说明该方法的有效性和可操作性.

区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策研究

针对区间概率条件下属性值为不确定语言信息且属性权重未知的风险型多属性决策问题,提出了一种基于概率理论和不确定语言变量的TOPSIS决策方法。首先建立了区间概率转化为点概率的数学模型,通过期望值将风险型决策矩阵转化为确定型矩阵;然后利用方案与理想解越近方案越优,与负理想解越远方案越优的原则建立属性权重确定模型,并利用TOPSIS方法的相对优属度大小确定方案的排序;最后通过应用案例说明了本方法的决策步骤。

基于区间直觉模糊不确定语言变量的VIKOR方法及其在房地产开发风险评价中的应用

采用区间值直觉模糊不确定语言变量建模决策中存在的不确定信息,给出了一个新的不确定环境下的VIKOR方法.首先采用区间直觉模糊不确定语言变量对方案进行评价,然后将VIKOR方法进行推广到新的不确定环境下,给出新的方案排序方法.最后为了说明方法的有效性和合理性,将所给的方法应用于房地产开发方案的风险评价中.

基于Archimedean三角模的广义直觉模糊不确定语言变量集成方法

考虑到在具体的博弈、利益团体投票或决策过程中,直觉模糊不确定语言变量的表示往往受到决策者历史知识、感性判断等因素的限制,本文借助于模糊逻辑非门算子,对直觉模糊不确定语言变量进行推广,提出了广义直觉模糊不确定语言变量的概念。利用Archimedean三角模和Archimedean三角余模,建立了基于Archimede-an三角模的广义直觉模糊不确定语言变量的集成方法。

一种基于前景理论的不确定语言变量风险型多属性决策方法

针对区间概率条件下属性值为不确定语言变量的风险型多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的决策方法.首先建立了不确定语言变量的前景价值函数和区间概率权重函数,计算了方案在各属性下的前景值;然后通过属性权重得到各方案的加权前景值,利用各方案加权前景值的期望值对方案进行排序;最后通过应用案例说明了该方法的决策步骤和价值函数不同参数、不同决策参考点及不同权重函数对决策的影响.结果表明了该方法的可行性.

基于不确定语言变量的多属性决策TOPSIS方法

针对属性权重完全未知、属性值为不确定语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于TOPSIS的排序方法。引入不确定语言变量的运算规则,以及不确定语言变量间的距离公式,然后利用各方案到理想方案的距离越小、到负理想方案的距离越大,方案越优的原则,建立了相应的线性规划模型,求取相应的权重,并根据TOPSIS方法的原理,求取各方案的相对接近度,根据相对接近度的大小对方案进行排序。最后结合案例说明该方法的决策过程以及该方法的有效性和优越性。

不确定区间隶属度语言变量及其应用

基于不确定语言变量和区间模糊数,提出了不确定区间隶属度语言变量的概念,定义了不确定区间隶属度语言变量的运算规则、大小比较方法,给出了不确定区间隶属度语言变量的加权算术平均算子、加权几何平均算子及其相应性质,并将这些算子应用于属性权重确知且属性值以不确定区间隶属度语言变量形式给出的不确定多属性群决策问题中,通过示例验证了基于不确定区间隶属度语言变量信息的多属性群决策方法的有效性和可行性。

不确定语言环境下基于ULHGA算子的群决策方法(英文)

研究属性权重和专家权重为确定的实数,属性值为不确定语言变量的多属性群决策问题。提出了一种新的数据信息集成算子不确定语言混合几何集结(ULHGA)算子,并给出不确定语言环境下基于ULWGM算子和ULHGA算子的一种群决策方法。最后进行实例分析,说明该方法的实用性和有效性。

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法。该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量。在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果。最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性。

区间灰色不确定语言多属性群决策方法

针对属性值为区间灰色不确定语言信息的多属性群决策问题,在定义区间灰色不确定语言变量及其运算规则的基础上,给出了3种几何加权集结算子,由区间灰色不确定语言几何加权算子集结各决策者给出的决策矩阵得到群体决策矩阵。在属性权重已知的情形下,基于该算子集结单个决策者给出的属性权重向量得到群体属性权重向量;在属性权重完全未知的情形下,采用信息熵法确定属性权重向量。采用区间灰色不确定语言混合几何加权算子集结各属性评价信息,得到各方案的综合评价值,基于区间灰色不确定语言变量大小比较的方法得到方案排序结果。算例分析表明了该方法的有效性与可行性。

权重信息不完全的不确定语言多属性群决策方法

针对属性权重信息不完全、属性值信息以不确定语言形式给出的多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.首先,对不确定语言变量进行了描述;然后,给出了求解具有不完全信息的不确定语言多属性群决策问题的计算步骤,其核心是将专家给出的不确定语言决策矩阵集结为具有可能度信息的群决策矩阵,通过计算方案值与理想点的差异值,构建二次规划模型,得到属性权重值,进而可计算出相对接近度,从而得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,结果表明该方法简单可行、便于应用.

区间直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用研究

基于文献[7]将语言变量和直觉模糊集相结合定义直觉语言集的思路,提出了区间直觉不确定语言变量的概念,研究了区间直觉不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间直觉不确定语言信息的多属性群决策问题,提出了相应的决策方法。首先,定义了区间直觉不确定语言变量的概念、运算规则、期望值、精确函数以及区间直觉不确定语言变量大小比较方法,提出区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子、区间直觉不确定语言变量有序加权平均算子并证明这些算子的一些性质,如单调性、幂等性、界值性和交换性等,在此基础上提出区间直觉不确定语言变量混合加权平均算子,并证明它是区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子和有序加权平均算子的一般化表示。其次,基于这些算子提出一种属性权重已知且属性值以区间直觉不确定语言形式给出的多属性群决策方法。最后通过实例证明了该方法的有效性。

不确定语言信息下的大规模交互式群体评价方法及其应用

针对目前不确定语言信息下的交互式群体评价研究数量较少且大多只适合中小规模群体研究的不足,提出了一种新的不确定语言信息下的大规模交互式群体评价方法。对单轮大规模不确定群体意见进行合理的聚类分组,并运用二维不确定语言密度算子对其进行集结;给出了一个大规模群体意见的稳定性指标,以此来确定交互终止的条件;最后,在诱导不确定语言混合集成算子的基础上,对多轮评价结果进行了集结。实例分析验证了该方法的有效性和合理性。

复杂语言信息环境中顾客需求重要度的确定方法

针对产品开发中顾客表达的多粒度多语义,以及语言变量和不确定语言变量共存的复杂情况,提出了一种复杂语言信息环境下质量屋中顾客需求重要度的确定方法。采用非平衡语言评估标度集,来表征通过市场调查获得的多粒度混合型的顾客语言评价信息;对多粒度语言信息用转换函数进行一致化处理,继而提出基于相对理想点的混合型语言变量处理方法,以确定顾客需求的基本重要度。同时考虑顾客需求的水平提高率、Kano分类以及产品的"卖点"等市场竞争性评估信息,对所得顾客需求基本重要度进行适当修正,确定出顾客需求的最终重要度。通过某玻纤产品的开发实例,验证了所提方法的可行性和有效性。