基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多属性群决策方法

针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群决策方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。

地下水脆弱性风险预警和评估的区间三角模糊多属性决策模型

应用基于逼近理想解排序法的区间三角模糊多属性决策模型,对三江平原六大分区地下水脆弱性进行了风险预警和评估.评估结果与前人吻合,可为有关决策部门采取相应降低环境风险的措施提供参考.实例验证表明,模型具有更高的计算精度和更好的评价效果,为有关环境风险决策部门对地下水风险预警和评估提供了新的思路和方法.

基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊熵和交叉熵的ELECTRE II决策方法

针对属性权重完全未知或部分已知,属性值为区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性决策问题,提出了基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊熵和交叉熵的ELECTRE II法。首先给出区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的区间形式的得分函数和精度函数,定义新的距离测度。然后基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的模糊因子、直觉因子和幅度因子,给出熵和交叉熵公式,并证明其性质,提出了基于熵和交叉熵确定属性权重的方法。最后提出了区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境下的改进的ELECTRE II法,利用综合优势值对方案进行排序,并通过算例和比较分析验证了该方法的可行性和有效性。

区间数直觉模糊多属性决策的联系数新算法

针对区间直觉模糊多属性决策的模糊不确定问题,提出一种基于联系数的区间直觉模糊多属性决策新算法。首先把区间数转换成a+bi型的二元联系数,把区间直觉模糊数转换为a+bi形式的直觉模糊数;再参照三元联系数的势函数概念计算直觉模糊数的直觉模糊势,建立基于直觉模糊势的多属性决策模型,依据模型中的综合加权直觉势大小得出n个方案的初排序,依据模型中的综合加权模糊势做初排序的不确定性分析得到终排序。实例应用结果证实了新算法思路的合理性和结果的有效性。

基于区间二型模糊EDAS的多属性决策方法

针对多属性决策存在的复杂性和不确定性问题,提出基于区间二型模糊平均解距离法(evaluation based on distance from average solution,EDAS)的多属性决策方法。采用区间二型模糊集合(interval type-2 fuzzy sets,IT2FS)表达评价信息解决专家的偏好信息存在个体化差异问题,并纳入EDAS对备选方案进行排序。以区间二型模糊数表达评价信息构建决策矩阵,以计算得到的综合评价值的去模糊化结果作为最终的方案排序依据。针对EDAS中属性权重需要从外部获取的问题,采用区间二型模糊集合改进的最优最劣法(best-worst method,BWM)确定属性权重。最后,以某汽车制造企业选购新能源汽车云服务方案为例,验证所提方法的有效性。

区间犹豫模糊三角相似度及其多属性群决策

构建了区间犹豫模糊三角相似度公式,并且研究了区间犹豫模糊环境下属性权重信息完全未知的多属性群决策方法。首先基于正弦三角函数构造了区间犹豫模糊三角相似度公式,并证明其满足区间犹豫模糊相似度公理化定义的四个条件;接着给出了区间犹豫模糊交叉熵的公理性定义,同时研究了区间犹豫模糊相似度和区间犹豫模糊交叉熵的关系;最后基于区间犹豫模糊三角相似度,提出了在属性权重信息完全未知条件下的区间犹豫模糊多属性群决策方法,并用实例验证该方法的可行性和有效性。

基于余弦相似度的区间二型梯形模糊模型应用于智能仓储

随着物流行业的日益发展,传统仓储的弊端逐渐显现,智能仓储将成为企业提升仓储水平的重要手段~([1])。TOPSIS方法是C.L.Hw ang和K.Yoon~([2])提出的一种根据已有方案与理想方案的接近程度而对所有方案进行排序的方法。文献~([3])给出区间二型梯形模糊数的定义并用其表达其指标属性值,以此来处理多属性群决策问题,同时进一步提出将TOPSIS方法应用其中。

基于三角模糊多属性决策的卫生应急能力组合评价模型设计与比较

目的基于三角模糊数测度和多种决策方法设计组合建模方案,以卫生应急能力综合评价为例,经流程演示和案例验证比较,为类似问题应用者提供借鉴。方法以模糊评语资料为基础,将三角模糊数与TOPSIS、灰色关联、投影寻踪、VIKOR及相对贴近度思想结合设计多种模型,再折中设计组合模型并比较相关性。结果理论程序明确、实施步骤具体、测量信息利用充分。相关结果有统计意义。结论组合模型将结果一致性折中,相比单项方法更有指导意义,为卫生评价或决策问题研究提供方法参考。

基于联系数的三角模糊数多属性决策新模型

针对属性值和属性权重都用三角模糊数表示的多属性决策问题,提出了一种基于联系数的三角模糊数多属性决策评价模型。通过运用集对分析的不确定性系统理论,利用三角模糊数的中值及上下确界所限定的取值区间,将三角模糊数转化为联系数,建立了联系数决策模型,并给出决策步骤,基于此可以对多属性决策评价问题进行排序。该模型的建立既考虑了三角模糊数的中值,又兼顾了三角模糊数的上下确界,即联系数的差异度,更具有客观性。通过对实例的运用和分析表明,该方法算理清晰,计算简便,结论合理。

基于云模型的Pythagorean模糊语言多属性决策方法

针对专家给出的属性值为Pythagorean模糊语言且专家权重与属性权重均未知的多属性决策问题进行了研究,提出一种基于云模型的多属性决策方法。首先,根据Pythagorean模糊语言决策信息的距离熵计算得到属性权重;其次,计算决策矩阵间的距离从而得到各决策专家权重;再次,构建Pythagorean模糊云模型决策矩阵并利用专家权重和属性权重进行信息集结;最后,基于TOPSIS方法求取正、负理想解,依据理想解计算各方案贴近度并据此对各备选方案进行排序选择。案例分析表明,该方法优化了复杂环境下的决策,避免了决策信息的丢失,能够较好地解决决策信息的不确定性和决策过程的随机性,具有一定的可行性和有效性。

基于投影模型的区间直觉模糊多属性决策方法研究

本文首先定义了一种新区间直觉模糊投影方法,其能更好地度量投影向量之间的相关性。其次,根据区间直觉模糊正负理想方案与备选方案的投影关系,构建了基于投影方法的未知属性权重求解模型,并在此基础上设计了一种基于投影值的贴近度方法,能实现对备选方案有效排序;最后,用实例验证了该方法的有效性和可行性。

基于新型区间直觉三角模糊熵的多属性决策方法

在进行区间直觉模糊多属性决策时,有时属性权重是未知的,针对这一问题,提出一种新型区间直觉三角模糊熵的决策方法.首先,给出该新型区间直觉三角模糊熵定义和相关定理,应用该区间直觉三角模糊熵确定属性的权重.然后,基于逼近理想解排序法(TOPSIS)的思想,采用改进的加权欧几里得距离,进行区间直觉模糊群决策,并给出决策步骤.最后,将该方法应用在供应链选择的群决策问题中,通过算例实验验证了该方法的有效性与可行性.

基于三角模糊多属性决策的高速动车组运用决策方法研究

高速动车组运行过程中发生或预测到故障时,快速选择合理的处置方式对于提高运输效率和保障运行安全极为重要。文中采用三角模糊多属性决策方法,综合分析动车组运行状态、运行速度、故障历史、在线故障报警等多种因素的影响,在一组有限的故障处置方案中选出最优方案,提出动车组运用决策建议。该决策方法已在动车组故障预测与健康管理(PHM)系统中试用。试用过程提出的运用决策建议与现场实际采取的措施一致程度达到82%。

面向权重未知的区间直觉模糊多属性决策方法

传统区间直觉模糊数得分函数计算方法没有考虑犹豫度的作用,为克服该局限性,首先定义一种新的得分函数,并对其合理性和相关性质进行讨论.其次,通过最大最小偏差思想确定属性权重,结合区间直觉模糊加权平均(IIFWA)算子,提出一种新的面向权重未知的多属性决策方法.最后,分析模型的优化和决策过程.算例结果表明,所提方法是有效的.

基于三角直觉模糊云模型的多属性评价方法及应用

针对属性值为三角直觉模糊数的多属性评价问题,提出基于三角直觉模糊云模型的多属性评价方法,反映不确定性信息的支持程度、非支持程度和犹豫性。首先,考虑决策者在评价过程中存在的模糊性和犹豫性,将决策者的评价信息转化为三角直觉模糊数;其次,结合云模型理论计算数字特征,构造三角直觉模糊决策矩阵;再次,对决策矩阵集成得到评价综合云并绘制三维云图;最后,通过计算云相似度对结果进行分析,为评价对象提出合理建议。通过实例验证,基于三角直觉模糊云模型的方法可以有效地运用在多属性评价问题中。

基于三角模糊多属性决策的企业绩效评估模型

随着信息技术的迅速发展,我们已然迈入了经济新时代。战略管理是一个企业经济发展的根本,而建立一个长期可持续发展的管理评估模型是一个企业的核心竞争力。传统的绩效评估因股东利益等原因,多以财务数据为基础来关注物质资产。实际上,这种方式已经不具备足够的支撑能力。而在新知识经济时代下,对于企业战略管理者来说,既能体现股东的利益,又考虑到利益相关者的需求才是关键,亦能在未来的激烈竞争中处于优势地位。文中运用三角模糊来解决企业绩效评估的多属性决策(MADM)问题;并利用三角模糊加权爱因斯坦Bonferroni均值(TFWEBM)算子开发了三角模糊环境下多属性决策的过程。最后,给出一个企业绩效评估的实例来验证所开发的方法。

基于融合专家综合权重的WPHFS多属性群决策模型

目的:研究加权概率犹豫模糊集及应用。方法:根据每个属性上的绝对权威专家评分数据,利用离差最大化来计算其余专家的综合权重。将评审专家的综合权重注入概率犹豫模糊集,进而定义了加权概率犹豫模糊集,在三维向量描述加权概率犹豫模糊数的基础上提出了加权概率犹豫模糊元的相关运算。基于提出的运算来计算属性的综合权重。最后建立了用参数调整方案的属性整体得分值与内部评价信息差异值的比例来计算方案综合决策值的模型。结果:建立的加权概率犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效对备选方案进行排序。结论:相较于概率犹豫模糊集,加权概率犹豫模糊集储存更多的决策信息,能更好的解决群决策问题。

基于云模型的区间直觉模糊数多属性群决策

针对属性值为区间直觉模糊数的多属性群决策问题,考虑到模糊性和随机性对群决策过程及结果的影响,本研究将利用云模型理论结合区间直觉模糊数的特征,运用灰色关联系数法和信息熵理论确定专家和属性权重,通过信息集结构建综合评价云模型.不同于传统的区间直觉模糊数的排序方法,本研究利用云模型的3En规则将区间直觉模糊数进行云转换并通过云相似度确定方案的综合评价值和犹豫度,然后对决策方案进行比较分析.研究结果表明:该方法能够科学有效地进行决策,进而为决策方提供科学依据.

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。

基于动态区间三角模糊多属性决策的灰色关联扩展方法

针对属性权重、时间权重完全未知,属性值以区间三角模糊数形式给出的动态区间三角模糊多属性决策问题,首先利用灰色关联分析思想建立单目标最优化模型求解属性权重,其次考虑决策问题的动态性,按照厚今薄古的思想建立模型确立时间权重,并进一步定义不确定区间三角模糊加权平均(UITFWA)算子对信息进行集结得到最终以区间数形式表达的灰色关联度,然后引入心态指标考虑决策者心理行为对方案的决策影响,并根据综合评价值进行排序,最后通过算例分析与现有的两种方法相比较,验证了所提方法解决实际问题的科学有效性。