区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均算子及其在多属性群决策中的应用

本文在区间毕达哥拉斯模糊环境下,将幂几何(PG)算子和几何Heronian平均(GHM)算子相结合,提出区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均(IVPFPG-GHM)算子和区间毕达哥拉斯模糊加权幂几何-几何Heronian平均(IVPFWPG-GHM)算子。在模糊信息聚合过程中,新算子不仅能体现属性间的关联性,而且能最大限度地避免专家“奇异值”(过大或过小)带来的干扰。此外,还研究了它们的基本性质。最后,给出基于IVPFWPG-GHM算子的多属性群决策(MAGDM)方法,并以实例说明其可行性与合理性。

区间直觉梯形模糊几何Heronian平均算子及应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种区间直觉梯形模糊几何加权Heronian平均算子(IVITFGWHM)的决策方法。基于IVITFN的运算法则和几何Heronian平均(GHM)算子,定义了IVITFGHM算子和IVITFGWHM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVITFGWHM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。

区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均算子及其应用

研究变量值为区间毕达哥拉斯模糊数的决策问题,针对决策者、属性间的支撑度及权重对决策的影响,提出基于区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均(IVPFPW-GBM)算子的模糊多属性群决策方法,定义IVPFPW-GBM算子并讨论其性质;构造应用IVPFPW-GBM算子的MAGDM模型,通过排序方法进行决策.最后实例验证其有效性.

区间毕达哥拉斯模糊优先加权平均算子及其应用

为了解决属性间具有优先关系的区间模糊多属性决策问题,将优先集成算子推广到区间毕达哥拉斯模糊环境,定义了区间毕达哥拉斯模糊优先加权平均(IVPFPWA)算子,研究了该算子的基本性质,给出基于IVPFPWA算子的多属性决策方法,通过决策实例说明了该方法的有效性和可行性。

区间直觉模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉模糊数(IVIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于区间直觉模糊几何加权Bonferroni平均(IVIFGWBM)算子的决策方法。介绍了IVIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和几何Bonferroni平均(GBM)算子,定义了区间直觉模糊几何Bonferroni平均(IVIFGBM)算子和IVIFGWBM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVIFGWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。将该方法应用在一个MAGDM问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性。

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.

区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian信息集成算子及其在多属性决策中的应用

针对区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境下的变量隶属度、非隶属度和属性的关联性融合问题,本文创新地将Heronian信息集成算子与区间毕达哥拉斯犹豫模糊数结合,定义了区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian加权平均算子(IVPHFHWM)和区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian几何加权算子(IVPHFGHWM),研究了IVPHFHWM算子和IVPHFGHWM算子的置换不变性、单调性、有界性。然后,针对属性值为区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性问题,建立了基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian加权算子的多属性决策模型,给出了一种综合的区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性决策方法。最后,通过多属性决策实例说明了Heronian信息集成算子在区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境中的可行性和优越性。

区间Pythagorean模糊几何加权Bonferroni平均算子及其应用

在区间毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)环境下,分析了几何Bonferroni平均(GBM)算子中输入变量间关联性对决策的影响,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均(IVPFGBM)算子,并讨论其性质;根据属性指标的重要程度,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何加权Bonferroni平均(IVPFGWBM)算子,利用该算子的优势提出区间毕达哥拉斯模糊多属性决策方法,并进行了算例验证.

Picture模糊幂几何Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对决策信息为Picture模糊数的多属性决策问题,将经典范畴内的几何Heronian平均算子和幂几何算子结合,提出了Picture模糊幂几何Heronian平均(PFPGHM)算子与Picture模糊加权幂几何Heronian平均(PFWPGHM)算子。该类算子不仅能体现待集结数据间的关联性,而且还能反映决策过程中信息的整体性,降低了与整体信息偏差较大的待集结数据对决策结果的影响。推导其数学表达式,证明相关性质。提出了基于PFWPGHM算子的多属性决策方法,通过决策实例分析了参数p和q对决策结果的影响,并对比分析新方法与现存的决策方法,进而表明所研究方法的可行性与优点。

毕达哥拉斯三角犹豫模糊Muirhead平均算子的目标威胁评估应用

为了更加完整地描述不确定信息,将三角模糊数与毕达哥拉斯犹豫模糊集结合,提出了毕达哥拉斯三角犹豫模糊集。针对信息集成过程中数据属性之间存在关联关系的问题,将Heronian平均算子、Muirhead平均算子拓展到毕达哥拉斯三角犹豫模糊集中,提出了毕达哥拉斯三角犹豫模糊Heronian平均算子和毕达哥拉斯三角犹豫模糊Muirhead平均算子。考虑不同属性的输入变量的重要程度不同,提出了它们的加权形式。最后,针对毕达哥拉斯三角犹豫模糊环境下的多属性决策问题,提出了基于PHTFWMM算子的多属性决策方法,并通过算例说明了该方法的有效性。

犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用

针对输入变量之间的相互影响以及评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言Heronian平均算子的多属性决策方法。由于Heronian平均(HM)算子具有能够反映输入变量之间相互关联的良好特性,在犹豫模糊语言信息环境下,提出了两种新的集成算子,即犹豫模糊语言Heronian平均(HFLHM)算子和犹豫模糊语言几何Heronian平均(HFLGHM)算子,同时研究了它们的一些特性。考虑到输入变量具有不同的重要程度,还定义了犹豫模糊语言加权Heronian平均(HFLWHM)算子和犹豫模糊语言加权几何Heronian平均(HFLWGHM)算子。最后提出了基于HFLWHM算子和HFLWGHM算子的犹豫模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证了这些算子的合理性和可行性。

改进的直觉模糊加权Heronian几何平均算子及其在徽酒评价中的应用

Heronian几何平均算子因具有良好的捕获变量间关联性的特性,一直被广泛用于解决多属性决策问题。通过对现有的加权Heronian几何平均算子分析,可知其不具有退化性和幂等性。为此,在直觉模糊环境下,提出一种改进的直觉模糊加权Heronian几何平均(IIFWGHM)算子,证明了新算子具有退化性、幂等性、单调性、有界性等优良性质,并探讨新算子的一些特殊形式。在此基础上,给出一种直觉模糊多属性决策方法,并对徽酒产品进行评价分析。

区间直觉梯形模糊交叉影响平均算子及其应用

针对多属性决策问题运用新的集成算子方法,构造出相应的多属性决策方法。利用隶属度和非隶属度之间存在某种关联和相互影响,提出了区间直觉梯形模糊数的改进的加法运算、数乘运算、乘积运算和幂运算。并在这些运算的基础上,给出了区间直觉梯形模糊数的加权交叉影响平均算子和几何交叉影响平均算子。最后通过实例验证了所提方法的有效性。

三角犹豫模糊Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对属性间含有关联信息的三角犹豫模糊多属性决策问题,提出一种基于三角犹豫模糊Heronian平均算子的决策方法。首先,考虑已有Heronian平均算子仅适用输入变量为两参数的情形,进一步定义三参数加权Heronian平均(TPWHM)和三参数加权几何Heronian平均(TPWGHM)算子,证明所提算子具有还原性、幂等性、单调性和有界性等性质,并研究它们的几种特例。其次,将TPWHM和TPWGHM算子推广至三角犹豫模糊决策环境下,提出三角犹豫模糊三参数加权Heronian平均(HTFTPWHM)和三角犹豫模糊三参数加权几何Heronian平均(HTFTPWGHM)算子,并证明算子的优良性质。在此基础上,提出基于两种算子的决策分析方法,并用来解决三角犹豫模糊决策问题。最后,通过算例验证所提方法的可行性和合理性。

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval-valued intuitionistic fuzzy number,IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。

基于区间Orthopair模糊Heronian测度的多属性群决策方法

针对区间Orthopair模糊环境中的多属性群决策问题,首先,定义了两个区间Orthopair模糊向量之间的加权余弦相似测度,基于广义Heronian平均算子对相似测度进行集结,提出区间Orthopair模糊Heronian测度,并研究其优良性质;其次,提出一种新的基于区间Orthopair模糊Heronian测度的多属性群决策方法,该方法考虑了属性的关联性对决策的影响,减小了决策中的信息损失。最后,通过将该方法应用于选址决策问题,通过实例验证了方法的有效性和先进性。

区间毕达哥拉斯模糊Heronian平均算子及其决策应用

将Heronian平均算子推广至区间毕达哥拉斯模糊环境,定义了区间毕达哥拉斯模糊Heronian平均(IVPFHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊加权Heronian平均(IVPFWHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊几何Heronian平均(IVPFGHM)算子、区间毕达哥拉斯模糊几何加权Heronian平均(IVPFGWHM)算子,并研究了这些新集成算子的基本性质.最后,给出基于IVPFWHM算子和IVPFGWHM算子的多属性决策方法,并通过实例说明所提方法在区间毕达哥拉斯模糊信息集成中的合理性与优越性.

区间直觉模糊几何Heronian平均算子及其应用

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出了一种基于区间直觉模糊几何加权Heronian平均算子的决策方法。首先,基于区间直觉模糊数的运算法则和几何Heronian平均算子,定义了区间直觉模糊几何Heronian平均算子和区间直觉模糊几何加权Heronian平均算子。然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉模糊几何加权Heronian平均算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策。最后,通过多属性群决策算例验证了该方法的有效性与可行性。

基于区间犹豫M-几何算法的图像数据产品选择

针对区间犹豫模糊环境下属性信息间存在相互关系的群决策问题,提出了区间犹豫Maclaurin几何对称平均(IVHMGSM)算子,进而构造新的多属性群决策(MAGDM)方法,该决策方法在提出了IVHMGSM算子之后,探究了IVHMGSM算子的几种性质和几类较为常用的表达形式,并运用提出的IVHWMSM算子,设计了一种新的区间犹豫模糊MAGDM算法,该算法能够挖掘出数据信息间存在的相互关系。最后运用图像数据产品选择案例对设计的MAGDM算法进行有效性验证。

概率区间犹豫模糊集的多属性群决策方法

针对概率区间犹豫模糊集中运算不满足封闭性的问题,定义新的概率运算公式,使其满足封闭性,研究改进后的运算性质,提出概率区间犹豫模糊集的加权平均算子和加权几何算子,并得出集成算子法和均值法两种集成算法.研究结果表明:改进后运算具有交换律、乘法分配律、指数分配律、德摩根对偶律等良好性质.提出的两种算法有助于完善模糊决策理论,在现实生活中的决策问题都具有可行性和有效性.