基于区间直觉模糊集的绿色施工承包商选择

为了避免从专家库随机抽取的评标专家具有的绿色施工经验水平不同,同时提高中标承包商的绿色施工能力,必须建立科学合理的绿色施工承包商评价模型。首先结合传统施工项目评标指标和绿色施工评价指标建立承包商评价指标体系;然后引入区间直觉模糊集,通过相关系数、模糊熵理论分别计算专家权重和指标权重,再基于TOPSIS法选择最优绿色施工承包商;最后通过实例分析表明该模型的有效性。

覆盖变精度粗糙区间直觉模糊集模型探究

概述区间直觉模糊集的基本理论,利用所定义的平均隶属度、平均非隶属度,建立基于覆盖的变精度粗糙区间直觉模糊集的4种模型,并讨论这4种模型的一些相关性质、与现有模型的关系以及4种模型之间的关系;最后,对4种模型进行实例分析。

区间直觉模糊软截集(英文)

首先讨论了区间直觉模糊软集在实际问题的应用,其次定义了区间直觉模糊软粗糙集,最后给出了区间直觉模糊软截集的定义及区间直觉模糊软分解定理和区间直觉模糊软表现定理,得到了一些有意义的结果.

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。

基于区间直觉模糊TOPSIS法的水资源空间均衡评价

为更好体现指标值的模糊性以及评价结果的客观性,将区间直觉模糊集引入水资源空间均衡评价,构建包含水资源禀赋和水资源利用两个子系统的评价指标体系。采用改进的区间直觉模糊TOPSIS法计算相似度、区间直觉模糊熵法确定权重,构造不均衡系数,建立基于改进区间直觉模糊TOPSIS法的水资源空间均衡评价模型。将模型应用于山西省2015-2019年水资源空间均衡评价,结果表明:山西省水资源空间均衡等级总体为中部均衡、北部较均衡、南部较不均衡,其中太原市为水资源空间不均衡等级;该模型能够反映各地级市水资源空间均衡程度并揭示其空间不均衡的原因,有效评价水资源空间均衡。

区间直觉模糊粗糙集的不确定性研究

对区间直觉模糊信息系统中近似集的不确定性进行了研究,给出了区间直觉模糊粗糙集的不确定性度量公式。首先在区间直觉模糊近似空间中,定义了一对具有对称性的新的区间直觉模糊上、下近似算子;其次给出了区间直觉模糊集粗糙隶属函数的定义并讨论了相关性质;最后利用区间直觉模糊粗糙隶属函数的区间直觉模糊熵,定义了区间直觉模糊粗糙集的模糊熵,并讨论了区间直觉模糊粗糙集的模糊熵为零的充要条件,证明了在区间直觉模糊近似空间中经典集合和它的余集的粗糙度量是相等的,以此说明定义的合理性。

区间直觉模糊事件概率及其泛化形式的研究

针对随机现象中存在的模糊性,给出了区间直觉模糊集(interval-valued intuitionistic fuzzy sets,IVIFS)的解决方案。首先,定义了样本空间中区间直觉模糊事件(interval-valued intuitionistic fuzzy events,IVIFE)的概念,给出了区间直觉模糊事件概率的描述化定义。其次,定义了区间直觉模糊三角模及三角余模的概念,给出了区间直觉模糊事件概率的公理化定义。再次,给出了区间直觉模糊概率的泛化形式,即可分形式和不可分形式,并详细证明了不可分形式。最后,通过实例验证了不可分形式。

基于GIS和区间直觉模糊集的铁路线网规划评价

为了综合全面地反映城市群高速铁路规划线网的总体性能,评价比选出最优规划方案,针对复杂多因素约束条件下评价指标信息的非“二分法”特性,本文在GIS技术支持下,尝试提出了基于区间直觉模糊集的城市群高速铁路线网评价模型。该模型从区间直觉模糊数的几何意义出发,基于熵值最大化原理,求出指标的权重,获得不同决策者对各个方案的评价值。最后,综合不同决策者意见得出各个方案的最终评价值。以辽中南城市群高速铁路线网规划评价为例,进行了基于区间直觉模糊集的城市群高速铁路线网方案评价。分析表明提出的方法能够描述决策者判断过程中的犹豫程度,可以更细腻、更全面地描述评价指标的自然属性,从而使评价结果更符合客观实际情况。

基于Kano-区间直觉模糊QFD的智能衣柜设计

智能家居由智能对象组合而成,可方便地进行对象与用户之间的信息传递。然而在智能家具设计过程中,由于环境的复杂性、用户需求的多样性,设计人员往往难以准确抓取设计需求,对用户体验关注度低。为帮助设计人员建立智能家具设计流程,精准获取用户需求,提升用户满意度,以智能衣柜设计为例,采用多标准决策(MCDM)流程进行研究。利用KJ法进行层次分析,并根据Kano模型进行聚类,确定各组的重要性。然后,利用FAST方法对衣柜柜体进行功能分解,获得功能结构。最后,将智能衣柜的功能设计需求导入质量功能展开(QFD)模型的“需求-功能”中,得到智能衣柜的设计要求。依据该方法流程建立了用户需求与衣柜功能之间的关联,完成了智能衣柜的功能设计。研究基于IVIF集将QFD扩展,为决策者(DM)提供决策环境,使决策者在评估和整体计算犹豫不决的因素时可以得到更可靠的结果,为其他更多的智能设计提供理论和方法支持。

基于区间直觉模糊记分函数的动态专利质量评价方法

记分函数是对区间直觉模糊集进行比较和集结的重要工具,其排序能力直接影响评价结果的优劣。本文在总结整理现行的区间直觉模糊集记分函数的基础上,从直觉符合性和能否描述决策者模糊判断两个层面,系统分析了现有记分函数的不足。并在此基础上,引入集对分析方法构建改进的区间直觉模糊集记分函数,并证明了其相关性质。根据提出的记分函数,本文设计区间直觉模糊型动态群决策方法,并将其应用于专利质量评价中。

(I,J)-区间直觉模糊粗糙集

利用吴伟志所定义的两个直觉模糊蕴涵算子I和J,把(I,J)-直觉模糊粗糙集的概念推广到区间直觉模糊集的情形,给出了区间直觉模糊近似空间的概念及(I,J)-区间直觉模糊粗糙集,研究了(I,J)-区间直觉模糊粗糙集的基本性质并推广了张植明等人提出的结论。

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.

异构决策信息环境下的改进区间直觉模糊聚合方法

为了解决决策信息为异构数据的多属性决策问题,构造了异构数据的一致划分方式,定义了正、负评价度,提出了一种改进的区间直觉模糊聚合方法,利用区间直觉模糊熵实现了属性权重的有效分配,建立了具有异构决策信息的多属性决策算法,将此算法应用于西北地区省会城市的生活环境评估,验证了该方法的可行性与有效性。

基于熵的区间直觉模糊信息系统的度量

将信息熵引入区间直觉模糊信息系统,以此来度量区间直觉模糊信息系统的不确定性。提出了度量区间直觉模糊信息系统不确定性的区间直觉模糊信息熵,证明了区间直觉模糊信息熵满足粒化单调性,给出两个区间直觉模糊粒结构的联合熵和条件熵,建立了区间直觉模糊信息熵与区间直觉模糊信息粒度的互补关系。

基于区间直觉模糊理论的应急物流双边匹配模型研究

在提供应急物流救援之前确定赴灾方与受灾方之间的最优匹配能够有效提高救援效率、减少财产损失。文章针对紧急情况下双方的匹配问题,利用BWM进行评价指标的权重确定,考虑情况紧急及决策者的认知经验不同等引入区间直觉模糊理论,更加科学地表达出决策者在紧急问题中的犹豫信息,从而构建以赴灾方和受灾方双方满意度最大化为目标的应急物流双边匹配模型,为应急物流救援中双方的匹配问题提供决策参考。

用区间直觉模糊集方法对属性权重未知的群求解其多属性决策

本文首先提出群区间直觉模糊有序加权几何(groupinterval-valuedintuitionistic fuzzy orderedweighted geometric,GIVIFOWG)算子和群区间直觉模糊有序加权平均(group interval-valued intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging,GIVIFOWA)算子.利用GIVIFOWG算子或GIVIFOWA算子聚集群的决策矩阵以获得方案在属性上的综合区间直觉模糊决策矩阵(collectiveinterval-valuedintuitionistic fuzzy decision-matrix,CIVIFDM).然后定义了一个考虑犹豫度的区间直觉模糊熵(interval-valuedintuitionistic fuzzyentropy,IVIFE);通过熵衡量每个属性所含的信息来求解属性权重.最后,提出基于可能度的接近理想解的区间排序法(interval technique for order preference by similarity to an ideal solution,ITOPSIS)和区间得分函数法.在ITOPSIS法中,依据区间距离公式计算候选方案和理想方案的属性加权区间距离,进而采用ITOPSIS准则对各方案进行排序;在区间得分函数法中,算出CIVIFDM中各方案的得分值以及精确值,然后利用区间得分准则对各方案进行排序.实验结果验证了决策方法的有效性和可行性.

基于区间直觉模糊数相关系数的多准则决策模型

针对权重信息完全未知,评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题,提出新的基于区间直觉模糊数相关系数的决策方法,弥补了基于距离测度决策方法造成信息混淆的不足,同时考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失.通过构建并求解基于参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型获得准则权重,从新的视角给出准则权重的确定方法.利用各备选方案与理想方案、临界方案的加权相关系数得到与理想方案的相对贴近度,以此对方案进行排序.最后通过实例对比分析说明了该方法的有效性.

区间直觉模糊粗糙集

将模糊粗糙集推广到区间直觉模糊粗糙集,基于区间直觉模糊等价关系和两个论域之间的一般区间直觉模糊关系,给出了区间直觉模糊粗糙集模型的不同形式,并讨论了一些相关性质。

一种区间直觉模糊熵的构造方法

研究了区间直觉模糊熵。证明了三个直觉模糊熵公式的等价性。对直觉模糊熵公式进行推广,引入一个新的区间直觉模糊熵公式,该熵公式满足区间糊熵的公理化直觉模定义的4个条件。

区间直觉模糊连续熵及其多属性决策方法

提出了区间直觉模糊连续熵,并且研究了一种新的处理区间直觉模糊多属性决策问题的方法。基于连续有序加权平均(COWA)算子,给出了区间直觉模糊连续熵的概念,并且证明了区间直觉模糊连续熵满足区间直觉模糊熵的公理化定义的四个条件。在此基础上,针对属性权重信息完全未知的决策问题,通过衡量每一属性所含的信息量来确定属性权重。依据备选方案与理想方案间的加权相关系数,给出了一种新的区间直觉模糊多属性决策方法。实验结果验证了新的决策方法的可行性和有效性。