基于优先度函数的概率不确定语言术语集双边匹配方法

针对具有概率不确定语言评价的双边匹配问题,考虑双边主体趋优性的心理行为特征,提出一种基于优先度函数的双边匹配方法.首先,定义了概率不确定语言术语集的区间型得分;其次,结合可能度构造优先度函数来描述双边匹配主体心理行为,并定义了距离测度,进而得到满意度矩阵,在此基础上,以双边匹配主体综合满意度最大化为目标,构建并求解了匹配优化模型.最后,通过软件供需商匹配算例与现有双边匹配方法进行比较分析,说明了该方法的实用性及有效性.

二元不确定语言术语集成算子及在群决策中的应用

针对基于不确定语言评价信息的群决策问题,本文对不确定语言术语进行拓展,定义了包含语言术语权重信息的二元不确定语言术语,并给出能克服目前不确定语言术语集成运算不足的二元不确定语言术语集成运算法则。在此基础上,提出了基于二元不确定语言术语集成算子的群决策方法,并通过算例说明决策方法的可行性和有效性。

基于概率不确定语言术语集和VIKOR法的多属性决策研究

将概率语言术语集概念中的语言术语推广到不确定语言变量,提出了概率不确定语言术语集的概念及其运算法则与基本性质,并在定义其得分值函数和精确函数的基础上,给出了任意两个概率不确定语言术语集之间的大小比较规则;然后,在运用概率不确定语言术语集刻画属性特征的背景下,利用多准则妥协解排序法,构建了多属性决策模型。最后,通过决策案例的计算,验证了该思想以及方法的可行性、有效性以及优越性。

基于改进距离和相似度的区间值概率不确定语言决策方法

针对属性值为区间值概率不确定语言术语集(interval-valued probabilistic uncertain linguistic term set, IVPULTS)、专家权重未知的多属性群决策问题,提出一种融合距离和相似度的决策方法。首先,由于现有的IVPULTS中元素的无序性导致距离测度及决策结果不唯一,利用区间优势度方法对区间值概率进行排序,从而形成有序的IVPULTS;同时考虑到现有距离测度区分能力不高,利用不确定语言距离度量方法扩充现有距离公式。其次,基于距离与相似测度存在的对偶关系,为IVPULTS定义了距离相似度公式,并利用改进的相似—信任网络分析法确定不同专家的权重。再次,设计了基于改进距离和相似—信任网络的TOPSIS决策方法(improved distance and similarity-trust network TOPSIS,IDSTN-TOPSIS),从而得到唯一且稳定的方案排序。最后,以新冠疫情下某医疗用品制造公司熔喷布弹性供应商选择为例,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于TODIM和PROMETHEE Ⅱ的概率不确定语言双边匹配决策方法

针对概率不确定语言环境下的双边匹配决策问题,提出一种基于TODIM和PROMETHEE Ⅱ的双边匹配决策方法。首先,根据TODIM方法计算各方主体间的损益值,进而计算各方主体间的优势度;再将优势度作为PROMETHEE Ⅱ方法中的优先函数计算各方主体的流入量、流出量和净流量;接下来根据净流量计算各方主体对另一方主体的匹配满意度。在此基础上,构建双方主体满意度之和最大化且考虑双边匹配方案公平性的多目标匹配优化模型,并通过使用线性加权方法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,利用LINGO11.0软件包进行求解,得到公平双边匹配方案。最后,通过政企双边匹配算例分析,验证了所提出匹配决策方法的可行性和有效性。

概率不确定语言VIKOR方法及其在绿色供应链供应商选择中的应用

考虑概率不确定语言术语集的优势,文章提出了概率不确定语言VIKOR方法,并将其用于绿色供应链供应商选择问题中。首先,各个专家在每个属性上对各个方案进行评价,并提供相应的不确定语言评价信息,进而集结各个专家的评价信息得到概率不确定语言决策矩阵。并拓展VIKOR方法到概率不确定语言环境中,通过最小化群体效用值和个体遗憾值,构建多目标规划模型,并将其转化为线性规划模型确定属性的权重,进而计算方案的折衷值对方案进行排序。为此,文章提出了概率不确定语言VIKOR方法。最后,使用绿色供应链供应商选择问题说明本文提出的方法的有效性。

考虑中介平台收益的企业-投资商双边匹配决策方法

针对概率不确定语言环境下的企业-投资商双边匹配问题,提出了一种考虑中介平台收益的双边匹配模型.首先,定义了可信度,对匹配主体偏好信息的可靠度进行测量,进而根据可信度给出了概率不确定语言术语集得分值的计算公式;其次,通过改进的TODIM方法得到满意度矩阵;然后,给出了中介平台费用函数并规范化其函数,基于此,将企业与投资商匹配满意度最大化以及中介平台收益最大化作为目标,构建双边匹配优化模型并求解;最后,通过某投资理财平台的案例,证明了该方法的可行性及有效性.

基于PULTS优先度的一致准则决策方法

针对准则权重未知的多准则群决策问题,提出了一种新的基于随机优势得到的优先度,在概率不确定语言术语集(Probabilistic Uncertain Linguistic Term Sets,PULTS)环境下,通过充分考虑决策者基于个人偏好对各个准则之间重要性给出的评价来确定准则权重,基于一致准则法提出的一个新的决策方法,综合考虑了专家在进行决策时的犹豫程度和所给评价本身蕴含的信息,在一定程度上减少了决策过程中的信息丢失。首先,在PULTS环境下,定义了不确定度和得分函数,实现了由语言集到数字的转化,并且利用得分函数确定了专家权重,进而得出综合得分矩阵;其次,将随机优势的定义规则应用到概率不确定语言集优先度的定义中,根据各个准则之间的优先度确定了准则的权重;最后,在一致准则决策法的基础上做了相关改进,并将其应用到了PULTS环境中,通过数值算例验证了新的决策方法的可行性和有效性。