直觉判断矩阵的弱传递性与加型一致性研究

定义了直觉判断矩阵的有向图和有向路概念,证明在一定的条件下直觉判断矩阵的有向图有唯一有向路.利用该结论给出一个简洁的排序方法,并指出这种方法的不足之处.通过反例说明了直觉判断矩阵已有的加型一致性概念与弱传递性概念之间没有必然强弱关系.根据直觉模糊数的得分值和精确度值,利用效用的思想给出直觉判断矩阵加型一致性的新定义,并证明了新定义的加型一致性具有弱传递性.针对一般的直觉判断矩阵,运用新定义的加型一致性概念以及偏差函数的方法给出了求解直觉判断矩阵的直觉模糊数型权重的模型,并通过算例验证了决策方法的实用性.

加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系

在模糊偏好关系两种等价的加型一致性概念基础上,通过简单的数学证明,分析了区间值模糊偏好关系、直觉模糊偏好关系的相应的两种加型一致性并不是等价的.然后,在加型一致性直觉模糊偏好关系的启发下,构造了可以与毕达哥拉斯模糊偏好关系相互转换的两个区间值模糊偏好关系,并利用它们的加型一致性,定义了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系,并分析了其与杨艺等定义的加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的关系.其次,研究了加型一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系的性质以及毕达哥拉斯模糊偏好关系的满意一致性,并给出满意一致性毕达哥拉斯模糊偏好关系下的方案优劣排序算法.最后,通过两个计算实例说明了排序算法可行有效.

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.

残缺语言判断矩阵次序一致性及可能值的推断

文章研究了残缺语言判断矩阵的次序一致性及缺失元素偏好值的估算方法。给出了残缺语言判断矩阵的次序一致性定义,若判断矩阵不符合次序一致性,则对其中的已知元素进行修正调整;并在满足次序一致性的要求后,提出了一种改进的基于二元语义加型一致性性质的缺失元素的估算算法,该算法能够快速有效地估算出缺失元素的偏好值。

残缺互补判断矩阵排序方法

在残缺互补判断矩阵的加性一致性概念的基础上,首先对其他两种残缺互补判断矩阵排序方法进行改进,然后提出了残缺互补判断矩阵的最小方差法和二次规划法,为解决残缺互补判断矩阵排序问题提供了新的途径。理论分析和数值结果均表明:这些排序方法具有简洁、有效,且易于计算器或计算机上实施等优点。

犹豫模糊环境下基于互补判断矩阵的客观权重获取方法

犹豫模糊集是决策者表达不一致性备选方案评估值的有力工具,允许集合中元素的隶属度可以是多个不同的值。基于模糊互补判断矩阵的加型一致性理论,提出了一种属性客观权重的获取方法。首先,定义了两个犹豫模糊元素之间的平均偏差,进而定义了一个新的模糊互补判断矩阵并证明其具有加型一致性;基于此,构建了一致性偏差最大化的属性客观权重优化模型,从而计算得到最优的属性客观权重;并将它应用到模糊多属性决策中,通过实例证明所提方法的可行性和有效性。

An Archetypal Analysis of the Imagery in The English Patient

The English Patient is a masterpiece written by the Canadian writer Michael Ondaatje. This paper seeks to apply the archetypal theories to analyzing the dominant archetypal images in this novel, including fire, desert, garden and the Good Mother. The seemingly fragmentary and casual archetypes form a universal structural relevance which determines the interior consistence of the theme of the novel.

基于最大满意度的区间混合判断矩阵排序方法

区间混合判断矩阵对表达决策者的判断信息很有帮助,然而区间混合判断矩阵尚未引起学者的足够重视.定义了一致性乘型区间混合判断矩阵和一致性加型区间混合判断矩阵,并基于最大满意度的思想,提出了求解区间混合判断矩阵的乘型和加型最大满意度模型和一致性指标,分析讨论了最大满意度模型的优点,最后通过算例验证了该模型的正确性和适用性,具有一定的理论和实际应用价值.