区间犹豫模糊Bonferroni mean算子在多属性决策中的应用

针对在信息集成时,需要考虑输入变量之间的相互影响以及专家评价值为区间犹豫模糊信息的多属性决策问题,提出一种基于区间犹豫模糊Bonferroni mean算子的多属性决策方法。考虑到由于Bonferroni mean(BM)算子能够良好的反映输入变量之间相互影响,首次提出了评价值为区间犹豫模糊集信息环境下的两种新的集成算子,即区间犹豫模糊Bonferroni mean(IVHFBM)算子和区间犹豫模糊几何Bonferroni mean(IVHFGBM)算子。并讨论了其相关的一些特性。同时基于输入变量会具有不同重要程度的情况,定义了区间犹豫模糊加权Bonferroni mean(IVHFWBM)算子和区间犹豫模糊加权几何Bonferroni mean(IVHFWGBM)算子。针对评价信息以区间犹豫模糊集表示的决策问题,提出了基于IVHFWBM算子和IVHFWGBM算子的多属性决策方法。最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性。

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.

区间犹豫梯形模糊Bonferroni Mean算子及其应用

结合犹豫模糊集和区间梯形模糊数,提出了区间犹豫梯形模糊集的概念;针对信息集成过程中需要考虑输入变量之间的相互影响,提出了区间犹豫梯形模糊Bonferroni Mean(IVHTrFBM)算子和区间犹豫梯形模糊几何Bonferroni Mean(IVHTrFGBM)算子,并讨论了它们的性质和特例;根据输入变量的重要程度不同,提出了区间犹豫梯形模糊加权Bonferroni Mean(IVHTrFWBM)算子和区间犹豫梯形模糊加权几何Bonferroni Mean(IVHTrFWGBM)算子。最后,提出了基于IVHTrFWBM算子和IVHTrFWGBM算子的区间犹豫梯形模糊多属性决策方法,并通过实例进行验证。

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.

犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子及其在多属性决策中的应用

Bonferroni几何平均算子是信息集结问题的研究热点,其主要优点是能捕获变量间的关联性。在Bonferroni几何平均算子基础上提出犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子、广义犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子。新算子能体现变量同余下变量整体间的加权平均、余下变量相互间的加权平均,并具有退化性。验证了新算子具有幂等性、单调性、有界性等优良性质。以此为基础,提出一种犹豫模糊多属性决策方法,并通过算例验证了方法的实用性。

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.

基于犹豫模糊几何算法的网络系统决策模型

针对决策信息为犹豫模糊信息且准则之间存在相互关系的多准则群决策问题,提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义的犹豫模糊信息几何B-平均(GHFGBM)集成算法,构建一种新的计算机网络系统选择决策模型,提出的GHFGBM不仅在信息集结的过程中能够考虑到输入变量之间的相互联系,还能够使得该模型方法应用于其他领域。在此过程中,研究了GHFGBM算法的几种基本特性,比如置换不变性、单调性、有界性和幂等性等等。紧接着,分别对参数和加性算子赋予不同的数值和函数,详细分析了GHFGBM算法的一系列常用算子表示。最后结合对计算机网络系统更新方案的选择实验,验证了提出的选择决策模型是合理的且是有效的。

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.

概率犹豫模糊算法及其网络舆情预测模型选择

针对区间犹豫模糊集在描述决策信息时会导致决策信息重要性程度损失这一问题,构建了一种基于概率区间犹豫模糊几何算子的新的多属性群决策模型。引入了概率区间犹豫模糊集的概念,将Archimedean范数引入到概率区间犹豫模糊环境下,定义了新的概率区间犹豫模糊运算法则;运用新的运算法则,提出了概率区间犹豫模糊有序加权几何(Probabilistic Interval-Valued Hesitant Fuzzy Ordered Weighted Geometric,PIVHFOWG)算子;讨论了PIVHFOWG算子的一些基本性质,并研究了其两种常见形式;在概率区间犹豫模糊信息环境下,建立了一种新的多属性群决策模型,且通过网络舆情预测系统的选择实例验证了提出的决策模型是可行的和有效的。

犹豫模糊信息集成应用于区域经济发展的研究

在犹豫模糊信息环境下,针对输入数据之间存在相互关系的多属性群决策问题,首先,提出了一种广义犹豫模糊几何Bonferroni平均(GHFGBM)算子,该算子不仅考虑了输入变量之间的相互联系,还突出每种属性的重要性;其次,详细探讨了GHFGBM算子的几类常用形式;最后,构建了一种新的多属性群决策方法,并将其应用于区域经济发展研究实例中。实验表明提出的信息集成方法是可行有效的。

基于IVHFGWBM算子的犹豫关联多属性决策方法

文章对于相互关联的区间犹豫模糊多属性决策问题,提出一种新型决策模型,融合区间犹豫模糊集和几何Bonferroni平均算子,提出区间犹豫模糊几何Bonferroni平均算子和区间犹豫模糊几何加权Bonferroni平均（IVHFGWBM）算子,研究了基于新型犹豫多属性决策模型的决策算法。

犹豫语言信息集成算法及其数据库选择应用

针对犹豫模糊语言环境下的多属性群决策问题,建立了一种基于犹豫语言几何Bonferroni平均(HLGBM)算子的多属性群决策模型,该模型不仅充分考虑了每种属性的重要性,而且能够有效捕获属性间的内在联系。首先利用基于Archimedean T-范数和S-范数的犹豫语言运算法则,提出了一种新的HLGBM算子,并研究该算子的四种基本性质;其次,探讨了HLGBM算子的几类特殊形式,并提出了犹豫语言加权几何Bonferroni加权(HLWGBM)算子;最后基于HLWGBM算子构建了一种新的犹豫语言多属性群决策模型,并通过数据库选择实例验证决策模型是可行和有效的。

区间犹豫模糊集成算子及其在多属性决策中的应用

针对属性值为区间犹豫模糊元且属性间存在相互关联的多属性决策问题,提出一种基于区间犹豫模糊Heronian平均算子的多属性决策方法。首先,给出了区间犹豫模糊元的定义及运算法则;然后,提出了区间犹豫模糊Heronian平均算子和区间犹豫模糊几何Heronian平均算子,并探讨了它们的特性;在此基础上,考虑到各属性的不同重要性,定义了区间犹豫模糊加权Heronian平均算子和区间犹豫模糊加权几何Heronian平均算子;最后,将区间犹豫模糊加权Heronian平均算子应用于多属性决策问题中,验证了所提算子的有效性和可行性。

区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子及其决策应用

将q阶犹豫模糊集进行了拓展,提出了区间值q阶犹豫模糊集;并将Frank算子与区间值q阶犹豫模糊集相结合,提出了区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子。首先,基于Frank算子定义了区间值q阶犹豫模糊元的运算性质,提出了区间值q阶犹豫模糊元的得分函数、精确函数及其排序方法;其次,定义了区间值q阶犹豫模糊Frank算术平均算子、几何平均算子、有序加权平均算子以及混合平均算子,分别给出了算子的计算公式,研究了其相关性质并讨论了算子的特殊形式;最后,给出一种基于区间值q阶犹豫模糊Frank集成算子的多属性决策方法,通过算例和比较分析说明了方法的可行性与有效性。该方法可以根据决策者的风险偏好态度灵活地选择参数以满足不同决策情况的要求。

基于HTFWGBM算子的供应商选择模型研究

由于供应商选择中的的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性,从而导致信息融合失真和决策结果不准确的情况。针对决策属性以犹豫三角模糊数(HTFN)给出的供应商的选择问题,本文提出一种基于HTFGWBM算子的决策算法。首先,针对犹豫三角模糊数和几何Bonferroni平均算子理论,分别定义了犹豫三角模糊几何Bonferroni平均(HTFGBM)算子和犹豫三角模糊几何加权Bonferroni平均(HTFGWBM)算子,同时分别研究了算子的幂等性,置换不变性,单调性和有界性等性质。其次,基于HTFGWBM算子构建新型犹豫多属性决策模型,结合HTFN排序方法进行备选供应商排序。最后通过算南水北调中线工程中的供应商选择实例证明了决策模型的可行性与有效性。结果表明,通过调整模型参数,模型具有一定的延展性和容错能力,能够很好的进行科学决策。