区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.

区间正态信息集成算法的数据库选择模型

在区间正态模糊信息环境下,对于指标权重信息完全未知的多属性群决策问题,设计了两种信息集成算法,建立一种区间正态模糊多属性群决策模型。首先给出区间正态模糊数的基本运算规则;然后,分别从算术和几何角度设计了区间正态模糊加权平均(IVNFWA)算子和区间正态模糊加权几何(IVNFWG)算子,同时对新建立的2个算子进行大小比较分析;最后在区间正态模糊信息环境下将提出的信息集成算法与距离公式相结合,构建一种属性权重完全不可知的多属性决策模型;结合数据库系统选择实例,对提出的决策方法进行验证。测试结果表明,提出的多属性决策方法是正确的、可行的与高效的。

区间直觉正态模糊数集成算子及其在决策中的应用

研究了区间直觉正态模糊数(IVINFN)决策信息及其集成算子。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,提出了运算法则;其次,给出了区间直觉正态模糊数诱导有序加权平均(IVINFN-IOWA)算子和区间直觉正态模糊数诱导有序加权几何(IVINFN-IOWGA)算子的概念,探讨了其性质;在此基础上,分别定义了基于均值和标准差的区间直觉正态模糊数的得分函数和精确函数,给出其排序方法。最后,针对属性值为区间直觉正态模糊数且权重已知的多属性决策问题,给出了其决策方法,并进行了实例分析,结果表明该决策方法是有效的。

模糊多属性决策方法应用于区域经济发展研究

针对区间直觉正态模糊环境下的多属性决策问题,提出了新的信息集成算法,并构建了一种新的多属性决策方法。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,探讨了其运算法则和性质;其次,提出了区间直觉正态模糊信息集成算子,包括区间直觉正态模糊加权平均(IVINFWA)算子和区间直觉正态模糊加权几何(IVINFWG)算子,并探究了它们的优良性质以及这两种算子之间的内在关系;最后,基于提出的这两类算子,建立了一种新的区间直觉正态模糊多属性决策方法,并结合区域经济发展研究实例,对决策方法的可行性与有效性进行检验。