区间直觉不确定语言集成算子及在群决策中的应用研究

基于文献[7]将语言变量和直觉模糊集相结合定义直觉语言集的思路,提出了区间直觉不确定语言变量的概念,研究了区间直觉不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间直觉不确定语言信息的多属性群决策问题,提出了相应的决策方法。首先,定义了区间直觉不确定语言变量的概念、运算规则、期望值、精确函数以及区间直觉不确定语言变量大小比较方法,提出区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子、区间直觉不确定语言变量有序加权平均算子并证明这些算子的一些性质,如单调性、幂等性、界值性和交换性等,在此基础上提出区间直觉不确定语言变量混合加权平均算子,并证明它是区间直觉不确定语言变量加权算术平均算子和有序加权平均算子的一般化表示。其次,基于这些算子提出一种属性权重已知且属性值以区间直觉不确定语言形式给出的多属性群决策方法。最后通过实例证明了该方法的有效性。

基于区间灰色区间直觉不确定语言集的工程项目风险辨识和评价

针对具有信息灰性、模糊性及语言描述性的工程项目风险问题,定义区间灰色区间直觉不确定语言集用于表达这些特征,结合多属性群决策理论和C-OWA算子,构建工程项目风险辨识和风险评价模型,以南京市纬三路过江隧道为例验证所建模型的可行性。结果表明,该模型可以利用区间灰度、区间隶属度和区间非隶属度以及不确定语言变量,更全面、更真实地表达工程项目的实际信息,得到更符合工程实际的风险辨识和评价结果,帮助项目管理者更准确地预知主要风险因素和风险状态。

广义Shapley区间直觉不确定语言Choquet积分在绿色住宅投资群决策中的应用

多属性群决策作为解决多方案选择性问题的一种重要方法具有十分重要的研究意义,目前的多属性群决策方法主要存在属性评价过程中信息失真、没有注意到指标间存在交互作用以及如何科学合理地获得专家及指标权重三个问题。针对以上三个问题,文章在获取属性评价信息时,由专家用区间直觉不确定语言给出方案属性值的定性判断;考虑到属性间的交互作用,利用模糊测度及GS-IVIULCA算子来计算方案的综合评价值;专家及属性权重由信息熵与Shapley函数确定;当专家及属性权重不确定时,分别建立了专家集与属性集上的最优模糊测度模型。基于此,给出了信息不确定环境下一个全新的群决策方法。最后,通过一个绿色住宅投资群决策案例进行实证分析来验证该方法的可行性和有效性。

基于区间值直觉模糊不确定语言变量的灰色关联度分析方法

给出了区间值直觉模糊不确定语言环境下的灰色关联度分析方法。首先确定了区间值直觉模糊不确定语言正负理想解,然后计算每个评价值与正负理想解的灰色关联度,利用属性的权重向量,计算方案与正负理想解的灰色关联度,最后计算出方案的相对关联度,并根据方案的相对关联度对方案进行排序。如果属性权重部分可知,则需要根据与正理想解有最大的灰色关联度而与负理想解有最小的关联度的原则建立数学规划确定属性的权重。最后,为了说明算法的可行性和有效性,将其应用到房地产开发项目的风险评价上。实例说明了算法的可行性和有效性。

专家权重完全未知的区间直觉不确定语言多属性群决策方法

针对专家权重信息完全未知且属性值为区间直觉不确定语言数的模糊多属性群决策问题,提出一种基于混合权重信息及决策者风险态度的群决策分析方法。在定义区间直觉不确定语言数差异度的基础上,分别利用专家在方案评价值上的贴近度以及方案排序上的一致度来计算两类专家权重,并基于均衡度得到专家的客观综合权重。进而通过融合专家客观综合权重以及基于相似度的个体综合评价值权重,提出一种混合加权集结方法,从而得到方案的群体综合评价值,并通过定义带有风险态度因子的期望值与精确函数实现对方案的比较和排序。最后,通过实例分析证明所提方法的有效性和合理性。

工程项目风险辨识的区间直觉不确定语言多属性群决策模型

为针对性地管理和控制工程项目风险,根据风险辨识过程的模糊性、多属性、小群体性,利用区间直觉不确定语言集中的不确定语言变量、区间隶属度、区间非隶属度处理信息模糊性,建立工程项目风险辨识的区间直觉不确定语言多属性群决策模型,以南京市纬三路过江通道为例验证所构建模型的可行性。研究结果表明,所构建模型有助于运用不确定语言变量、区间隶属度、区间非隶属度来更全面、灵活地反映风险辨识信息获取过程的模糊性,确定更符合工程实际的风险辨识结果,帮助项目管理者更准确地了解主要风险因素,提醒他们采取针对性的措施预控风险。

双论域区间值直觉模糊vague粗糙集及其应用

区间值直觉模糊集可诱导出vague集和粗糙集,而后两者的结合具有不确定性深入分析的优势.立足双论域区间值直觉模糊粗糙集,引入vague集进行融合扩张,研究双论域区间值直觉模糊vague粗糙集.首先,定义区间值直觉模糊vague相容类,构建双论域区间值直觉模糊vague粗糙集模型,提出关于双逼近近似和三支决策区域的计算算法,并确立该模型的精确度、粗糙度、依赖度.然后,研究该模型的近似算子与不确定性度量的性质.最后,采用医疗例子进行模型计算、度量测量、性质验证,并得到关于患者临床诊断的患病分析与治疗决策.

基于优先度函数的概率不确定语言术语集双边匹配方法

针对具有概率不确定语言评价的双边匹配问题,考虑双边主体趋优性的心理行为特征,提出一种基于优先度函数的双边匹配方法.首先,定义了概率不确定语言术语集的区间型得分;其次,结合可能度构造优先度函数来描述双边匹配主体心理行为,并定义了距离测度,进而得到满意度矩阵,在此基础上,以双边匹配主体综合满意度最大化为目标,构建并求解了匹配优化模型.最后,通过软件供需商匹配算例与现有双边匹配方法进行比较分析,说明了该方法的实用性及有效性.

基于区间灰色直觉模糊语言集的水利工程应急能力评价

运用基于C-OWA的区间灰色直觉模糊不确定语言集,对水利工程现场应急能力进行评价研究。考虑水利工程事故应急救援特点和危机管理理论的基础上,建立应急能力评价指标体系;采用区间灰色直觉模糊不确定语言集表达评价信息,结合C-OWA集结算子,将区间灰色直觉模糊不确定语言集转化为实数问题,计算出各指标对准则层的影响期望和综合影响期望,对应急能力指标重要程度进行排序。结果表明,现场搜救能力和应急物资调度能力在水利工程应急能力建设中占有最重要地位。

基于区间值直觉不确定语言信息的绿色供应商选择方法——以农业食品行业为例

基于区间值直觉不确定语言集(IVIULSs)和GRA-TOPSIS方法提出一种改进型的绿色供应商选择模型。首先,基于IVIULSs对决策者评估供应商时遇到的不确定信息进行处理;其次,利用GRA-TOPSIS方法对备选方案进行优先排序,并选出最佳供应商,该模型可更精准地处理决策者主观评价的不确定性和模糊性,使绿色供应商排名更真实准确;最后,将该模型运用到农业食品行业中,成功验证提出的绿色供应商选择模型的可行性、有效性。

区间灰色模糊不确定语言集在工程项目风险因素排序中的应用

为更全面、更真实地表达工程项目风险信息,提高工程项目风险因素排序结果的准确性,针对具有信息灰性、模糊性和语言描述性的工程项目风险因素排序问题,运用区间灰度表达灰性,运用隶属度表达模糊性,运用不确定语言变量表达语言描述性。在区间灰色模糊不确定语言集的基础上,结合C-OWA算子,建立工程项目风险因素排序模型,用于预测主要风险因素。以南京市纬三路过江隧道为例验证所建模型的可行性。研究结果表明,相比模糊集只能利用隶属度表达模糊性,区间灰色模糊不确定语言集不仅可以利用隶属度表达模糊性,还可以利用区间灰度和不确定语言变量表达灰性和语言描述性,这有助于提高实际工程项目风险信息表达的全面性和真实性,进而提高工程项目风险因素排序结果的准确性,帮助项目管理者更准确地了解主要风险因素,为采取针对性的风险预控措施提供理论依据。

基于不确定语言区间直觉模糊Choquet积分的决策方法研究

由于专家对某一物品的评价用语言变量评价要比用直觉模糊数更方便,如评价某用品的质量,可以直接用“好”“差”来进行评价。为此,介绍了不确定语言区间直觉模糊Choquet积分平均(ULIVIFCA)和不确定语言区间直觉模糊Choquet积分几何(ULIVIFCG)受语言区间直觉模糊集的启发,Choquet积分能够刻画属性间的关联和属性的重要性通过模糊测度。并且介绍了比较不确定语言区间直觉模糊数大小的方法,还给出了ULIVIFCA和ULIVIFCG各自的性质。最后,给出了一个群决策方法根据ULIVIFCA和ULIVIFCG,并且运用介绍的群决策方法于实例中,探讨了如何从几个方案里选出一个最优的方案且说明介绍的方法的实用性。

基于区间不确定语言多属性群决策的政府投资工程项目决策方法

对政府投资工程项目的主要影响因素进行了系统全面的分析,构造出影响因素的指标体系(即属性集)。为应对不确定信息和增加决策的科学性,采用多属性群决策理论由专家用区间不确定语言给出方案属性值的定性判断。为得到最优的综合方案,同时考虑属性间的交互作用,利用非可加测度及GS-IVIULCA算子来计算方案的综合评价值,属性权重由信息熵与Shapley函数确定。当专家及属性权重不确定时,分别建立了专家集与属性集上的最优模糊测度模型。基于此,给出了在信息不确定环境下政府投资工程项目方案选择的一个新评价方法。最后,通过一个实际案例分析来验证所给方法的可行性和有效性。

基于区间对偶犹豫模糊不确定语言变量的多属性决策方法

给出了区间对偶犹豫模糊不确定语言集的定义及其运算法则,构造了其得分函数、精确函数,提出了基于该语言集的加权几何算子和有序加权几何算子。同时给出了一种基于区间值对偶犹豫模糊不确定语言变量的多属性决策方法。最后通过实例验证了该方法的有效性和可行性。

基于改进距离和相似度的区间值概率不确定语言决策方法

针对属性值为区间值概率不确定语言术语集(interval-valued probabilistic uncertain linguistic term set, IVPULTS)、专家权重未知的多属性群决策问题,提出一种融合距离和相似度的决策方法。首先,由于现有的IVPULTS中元素的无序性导致距离测度及决策结果不唯一,利用区间优势度方法对区间值概率进行排序,从而形成有序的IVPULTS;同时考虑到现有距离测度区分能力不高,利用不确定语言距离度量方法扩充现有距离公式。其次,基于距离与相似测度存在的对偶关系,为IVPULTS定义了距离相似度公式,并利用改进的相似—信任网络分析法确定不同专家的权重。再次,设计了基于改进距离和相似—信任网络的TOPSIS决策方法(improved distance and similarity-trust network TOPSIS,IDSTN-TOPSIS),从而得到唯一且稳定的方案排序。最后,以新冠疫情下某医疗用品制造公司熔喷布弹性供应商选择为例,验证了所提方法的有效性和优越性。

集对分析在不确定性智能决策中的应用

语言是思维的表达,智能决策是基于确定性与不确定性对立统一思维的一类高级决策。文章综述集对分析在纯自然语言决策,自然语言与数学混合语言决策,区间数决策和直觉模糊决策,集对分析粗糙集决策,联系数与马尔可夫链相结合的决策,赵森烽-克勤概率的贝叶斯决策,偏联系数的决策和同异反综合集成决策等方面的应用。特点是把基于确定性的决策建模与不确定性系统分析相结合,把系统宏观层次的分析与微观层次的分析相结合,把两种或多种决策方法综合集成,根据不确定性的具体情况给出决策建议,因而是一种立足于全局的智能决策,并认为集对分析的不确定性智能决策过程,在本质上是把决策系统中的信息能转换成智能的过程。

基于方差最小化的直觉模糊语言多属性决策方法

针对语言型决策存在运算越界和不符合人们直觉等问题,采用直觉模糊语言距离测度,构建个体评价信息与集成结果之间的方差最小化模型,并通过求解该模型给出直觉模糊语言运算新方法,通过给出直觉模糊语言期望值、精确值和直觉模糊语言的序关系,进而给出一种属性权重已知或完全未知且属性值为直觉模糊语言的多属性决策方法。最后,将所获得的决策方法应用于具体的数值实例中,对比现有方法以验证其合理性与有效性。数值实例结果显示,所提方法在一定程度上克服了现有语言运算存在的越界以及不符合人们直觉的不足。

不完全权重信息的区间直觉模糊不确定语言TOPSIS方法

针对决策过程中信息是模糊不确定的,属性权重信息是部分可知的,给出了一个新的多属性决策方法。首先采用区间直觉模糊不确定语言变量建模不确定信息,然后利用最大偏差法建立一个线性规划模型计算属性的权重向量,最后采用TOPSIS方法对方案进行排序。给出了具体的方案排序方法并将其应用到西安地铁壁画的评价上。实例说明新方法的可行性和有效性。

基于区间直觉模糊不确定语言变量的VIKOR方法及其在房地产开发风险评价中的应用

采用区间值直觉模糊不确定语言变量建模决策中存在的不确定信息,给出了一个新的不确定环境下的VIKOR方法.首先采用区间直觉模糊不确定语言变量对方案进行评价,然后将VIKOR方法进行推广到新的不确定环境下,给出新的方案排序方法.最后为了说明方法的有效性和合理性,将所给的方法应用于房地产开发方案的风险评价中.

诱导广义区间值直觉不确定语言混合Shapley算子及在群决策中的应用

本文针对具有区间值直觉不确定语言信息的多属性群决策,定义了两个广义混合累积算子.它们不仅综合考虑了属性自身及序位置的重要性,同时考虑了它们各自间的交互作用.值得一提的是:许多区间值直觉不确定语言累积算子是本文所定义算子的特例.当权重信息不完全已知时,建立了关于专家集、属性集和相应序位置集合上最优模糊测的数学规划模型.基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的区间值直觉不确定语言多属性群决策方法.最后,通过对一个城市图书馆空调系统的评价来说明所给方法的具体应用.