基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子:依赖型不确定语言有序加权几何(dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric,DULOWG)算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。

一个不确定语言的多属性群决策风险评估模型

对于属性权重为实数、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题进行了研究,给出了一个模糊语言评估标度以及不确定语言变量运算法则和进行比较的可能度公式,提出了一个基于不确定语言加权平均算子和加权平均几何算子的多属性群决策方案.最后用实例说明方案的有效性.

工程项目风险辨识的区间直觉不确定语言多属性群决策模型

为针对性地管理和控制工程项目风险,根据风险辨识过程的模糊性、多属性、小群体性,利用区间直觉不确定语言集中的不确定语言变量、区间隶属度、区间非隶属度处理信息模糊性,建立工程项目风险辨识的区间直觉不确定语言多属性群决策模型,以南京市纬三路过江通道为例验证所构建模型的可行性。研究结果表明,所构建模型有助于运用不确定语言变量、区间隶属度、区间非隶属度来更全面、灵活地反映风险辨识信息获取过程的模糊性,确定更符合工程实际的风险辨识结果,帮助项目管理者更准确地了解主要风险因素,提醒他们采取针对性的措施预控风险。

基于改进不确定语言多属性决策的设计方案评价

为减少语言型评价对设计方案决策的不利影响,提出了粗糙集与不确定语言多属性决策方法相结合的设计方案评价模型。客户需求的模糊性增强了设计方案的非唯一性,需要对满足相同或类似需求的多个方案进行评价和择优。通过建立面向方案集的多属性体系,对各方案进行特定属性或属性集条件下的语言型评价,由此得到多属性评估矩阵。同时,将粗糙集中属性重要性计算嵌入不确定语言多属性决策方法,在明确各属性重要性程度的基础上进行方案决策,以提高算法的客观性和有效性。在此基础上,运用不确定拓展有序加权平均算子,对各方案进行评价计算,得到特定属性集合综合影响下的相对合理方案。

工艺方案评价的不确定语言多属性决策研究

为达到工艺资源重用和智能辅助工艺决策的目的,提出了一种不确定语言评价与多属性决策方法相结合的多工艺方案评价与决策模型。在该模型中,通过工艺聚类和关联,从企业工艺数据仓库中进行多工艺方案提取,在此基础上形成多工艺评价方案集。选择已建立的评价目标属性集作为评价依据,并结合企业生产的内外部条件,列出各属性的不确定语言型评价。在此基础上运用不确定拓展有序加权平均算子,对各工艺方案进行评估并排序,进而得到相对较优工艺方案。不确定拓展有序加权平均算子中所使用的加权向量需要按照加工任务的具体要求确定,从而提高了算法的灵活性。

基于方案贴近度的不确定型多属性决策模型

针对属性权重不能完全确知的不确定型多属性决策问题 ,提出了衡量决策方案的一个新指标 -方案贴近度 ,并给出了一种基于方案贴近度的决策模型。

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。

部分权重信息下一种交互式不确定语言多属性决策法

在部分权重信息下的不确定语言环境中,提出一种交互式多属性决策方法。定义了不确定语言变量的相似度、不确定语言方案的期望水平、不确定语言负理想点、不确定语言的方案达成度、不确定语言的方案综合度等概念。基于这些概念,建立了一些决策者与分析者之间不断交互的线性规划模型,然后在此基础上提出了一种实用的交互式选择最佳方案的方法。该交互式过程通过给定和不断地修正方案达成度和综合度来实现人机交互决策,最后给出了应用实例。

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。

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.

基于理想解和熵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。首先引入了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距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,利用所有决策方案与理想决策方案偏差最小化和属性权系数的随机性,给出了一种不确定语言变量多属性决策方法。该方法利用优化方法建立数学模型,得到属性的权系数。该方法能够精确确定各属性的权系数。然后利用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,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。

基于相对熵的多粒度不确定语言型群决策方法

针对决策者属性权重信息不完全条件下的多粒度不确定语言型多属性群决策问题,提出了一种决策分析方法.该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度语言信息进行一致化处理,然后通过建立使得备选方案对正理想解相对熵最小、负理想解相对熵最大的最优化模型确定决策者的属性权重,最后使用不确定二元语义变量的有序加权平均算子获得决策群组的评价结果,并通过计算备选方案优于其他方案的可能度,给出备选方案的排序.算例说明了所提方法的可行性和有效性.

求解不确定型多属性决策问题的一种新方法

研究了属性权重完全未知、属性值为区间数且对方案有偏好的多属性决策问题 ,提出了一种基于相离度的求解属性权重公式 ,并利用区间数比较的可能度 ,对决策方案进行排序 .该决策方法既能充分利用规范化评价的先验模糊信息 ,又能尽可能地满足决策者的主观愿望 ,且概念清楚、含义明确、易于计算机或计算器上实现 .

语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和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,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用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,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.

专家权重完全未知的区间直觉不确定语言多属性群决策方法

针对专家权重信息完全未知且属性值为区间直觉不确定语言数的模糊多属性群决策问题,提出一种基于混合权重信息及决策者风险态度的群决策分析方法。在定义区间直觉不确定语言数差异度的基础上,分别利用专家在方案评价值上的贴近度以及方案排序上的一致度来计算两类专家权重,并基于均衡度得到专家的客观综合权重。进而通过融合专家客观综合权重以及基于相似度的个体综合评价值权重,提出一种混合加权集结方法,从而得到方案的群体综合评价值,并通过定义带有风险态度因子的期望值与精确函数实现对方案的比较和排序。最后,通过实例分析证明所提方法的有效性和合理性。

一种不确定型多属性决策的组合方法

针对不确定型条件下的多属性决策问题,给出了区间数的规范化公式,消除了属性值之间量纲的差异,建立了基于区间数的不确定型属性权重的组合优化模型,提出了一种基于各属性客观权重的可能度方法,为不确定型的多属性决策提供了一种简单实用的可靠方法。最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。

不确定语言多属性决策的组合方法

研究了属性权重完全未知、属性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。首先引入了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,给出了一个求解权重的组合公式。然后利用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,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。

考虑多元关联关系和语义变换的直觉不确定语言多属性决策方法

针对属性值为直觉不确定语言变量的多属性决策问题,提出一种不仅可以捕获属性间的多元关联关系并且能够满足决策者不同语义转换需求的多属性决策方法。首先,考虑已有运算法则缺少封闭性和灵活性,结合语言刻度函数,提出一种新的直觉不确定语言变量运算法则和排序方法。其次,根据新的运算法则,提出可以捕获属性间多元关联关系的直觉不确定语言Hamy平均及其加权形式,并对新算子的优良性质和特例进行了探讨和分析。进而,提出一种新的多属性决策方法。最后,通过算例和对比分析验证了该方法的有效性和优越性。

选聘优秀管理人员的不确定语言决策模型

针对如何选聘管理人员的决策问题,提出了一种基于不确定语言信息处理的决策模型。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距离的概念,针对属性权重信息不完全的情形并基于方差最大化的思想给出了一个求解权重的线性规划模型;然后利用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,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。