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.

区间数直觉模糊多属性决策的联系数新算法

针对区间直觉模糊多属性决策的模糊不确定问题,提出一种基于联系数的区间直觉模糊多属性决策新算法。首先把区间数转换成a+bi型的二元联系数,把区间直觉模糊数转换为a+bi形式的直觉模糊数;再参照三元联系数的势函数概念计算直觉模糊数的直觉模糊势,建立基于直觉模糊势的多属性决策模型,依据模型中的综合加权直觉势大小得出n个方案的初排序,依据模型中的综合加权模糊势做初排序的不确定性分析得到终排序。实例应用结果证实了新算法思路的合理性和结果的有效性。

基于改进的Spearman秩相关系数的直觉模糊多属性决策

针对属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种新的Spearman秩相关系数的决策方法。将AHP与熵权法得到的属性权重运用博弈论均衡思想构建优化模型,并运用混合罚函数来求解最优组合权重。依据灰色关联分析思想计算各属性的关联度,将得到的各方案关联度与最优权重按自身大小进行标号,分别作为秩比较序列与秩标准序列带入Spearman秩相关系数计算中,将得到Spearman秩相关系数的大小用于优序排列。最后实例验证了该方法的有效性。

基于熵和关联系数的区间直觉模糊决策方法

针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于熵和关联系数的决策方法。首先,构建了一种新的区间直觉模糊熵,并提出基于该区间直觉模糊熵的属性权重确定方法。然后,提出了考虑属性权重的区间直觉模糊关联系数,进一步基于以上原理给出了解决属性权重完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题的决策步骤。最后,依据以上决策步骤,通过算例的计算表明了该方法的简单性与有效性。

基于IGIFR关系的区间灰数直觉模糊粗糙集模型及性质

在论述区间灰数直觉模糊集概念基础上,提出了区间灰数直觉模糊关系与区间灰数直觉模糊等价关系概念,定义了基于区间灰数直觉模糊关系环境下的区间灰数直觉模糊粗糙集模型,并讨论了相关性质.

基于区间直觉模糊数的多属性多阶段冲突型大群体应急决策方法

本文针对属性权重和阶段权重未知且专家偏好表示为区间直觉模糊数的多属性多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的决策方法。首先给出了区间直觉模糊数的相似度公式,利用模糊聚类法对各阶段的专家偏好进行聚类。在聚类过程中,为减小聚集结果的群体偏好冲突,以群体偏好一致性水平最大化为目标对聚类阈值进行设定。然后依据模糊熵、相对熵原理分别对属性权重和阶段权重进行计算,进而得到整个决策过程中的方案综合群体偏好。利用区间直觉模糊数的得分函数和精确函数对备选方案进行排序,最后利用算例对该方法的有效性和可行性进行验证。

基于决策者风险偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法

依据决策者的风险偏好,将区间直觉模糊数转化为含参数直觉模糊数,然后基于直觉模糊数投票模型和人们从众心理分析直觉模糊数的犹豫度对其得分的影响,进而定义直觉模糊数新的得分函数,并以此作为区间直觉模糊数的排序指标,提出一种新的区间直觉模糊数模糊决策方法,最后通过例子验证该方法的可行性和有效性.

基于区间直觉模糊数的双向投影决策模型

研究了权重不完全确定,评价信息为区间直觉模糊数的多属性决策问题。提出了方案与理想方案、临界方案形成的向量表达方式,建立了针对区间直觉模糊信息的向量投影测度方法;构建了基于Jaynes最大熵原理和方案公平竞争下的非线性规划属性权重确定模型;提出了基于理想方案与临界方案的贴近度测算公式,以此对方案进行排序。通过算例对比分析说明了该方法的有效性和可行性。

区间直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析方法

针对评价信息以区间直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出一种基于灰色关联分析的多属性决策方法。首先给出区间直觉梯形模糊数的定义、运算法则及距离公式,然后通过灰色关联分析得出关于区间直觉梯形模糊数的灰色关联系数;运用灰色关联系数确定各属性权重,并依据其计算得到各备选方案的关联度,最终根据该值的大小对所有方案排序以获得最优方案。进一步通过最佳信息系统决策的实例分析,验证所提方法的可行性与有效性。

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均(IVITFNWAA)算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均(IVITFNOWA)算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成(IVITFNHA)算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。

基于区间直觉梯形模糊数MADM问题的GRA法

针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

针对权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策问题,首先,引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直觉模糊数的得分函数和精确函数。然后,对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于最大偏差的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,并基于IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结,进而根据得分函数和精确函数对方案进行排序。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。

基于区间直觉模糊数的地震应急服务点选址模型

地震应急物资储备服务点选址是地震应急救援决策工作的重要基础。本文分析了地震应急服务点选址问题的不确定性,介绍了直觉模糊数和区间直觉模糊数的概念,在分析两者之间关系的基础上,定义了区间直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而提出了基于得分函数和精确函数的区间直觉模糊数的排序规则;行车时间受诸多因素影响,将行车时间看成区间直觉模糊信息,构建了约束中含有区间直觉模糊参数的地震应急服务点选址模型,提出了一种基于区间直觉模糊数排序规则的模型算法,可得到地震应急服务点最优选址方案。通过算例分析验证了该方法的有效性。

基于区间直觉模糊数TOPSIS法的患者满意度综合评价

目的立足于模糊多属性综合评价问题,探索建模方案并阐述实施流程,以患者满意度评价问题为载体验证可行性。方法以区间直觉模糊数测度多属性决策中的各属性隶属度、非隶属度范围。将对象各属性加权集结,计算与正、负理想对象的欧氏距离、相对贴近度,由此排序或择优。结果以患者满意度调查及评价问题为案例,给出区间直觉模糊数决策矩阵,各属性隶属和非隶属区间数与"逼近理想解"法相结合,通过综合评价模型设计发现合理可行。结论针对满意度评价等多属性模糊决策问题,该模型适用性能优良,理论流程及实施步骤对于卫生决策者有方法借鉴意义。

区间直觉模糊多属性决策方法在数字图书馆馆藏中的应用

针对备选方案中评价专家给定的区间直觉模糊信息,提出一种基于投影思想的区间直觉模糊信息多属性决策方法。为全面考虑各评价指标权重信息不完全的情形,将专家对各指标的正、负理想方案作为参照点,建立一个基于投影的多目标规划模型以获得指标权重,并运用加权算术平均算子对评价信息进行集结,从而获得各方案的排序与择优结果。最终,通过数字图书馆馆藏实例验证该方法的可行性与有效性。

基于S型效用函数的区间直觉模糊多属性决策方法

针对属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,文章提出一种基于S型效用函数的决策方法。该决策方法定义新的记分函数,方案属性值可据此转化为实数值。基于有限理性假设,引入双曲绝对风险规避函数,得到S型效用函数的一般形式,构建效用矩阵。关于定权问题,建立综合考虑主客观因素的优化模型。最后结合效用矩阵及属性权重计算方案效用值并选择最优方案。

基于参考点相依效用函数的区间直觉模糊多属性决策方法

针对区间直觉模糊数多属性决策问题,文章提出一种基于参考点相依效用函数的决策方法。该方法首先定义了一种改进的记分函数,据此将区间直觉模糊数转化为便于计算和比较的数值。其次,鉴于决策者的非理性行为,引入参考点相依效用函数,构建参考点相依效用矩阵。然后,建立综合考虑属性公平性和属性值分布情况的优化定权模型。最后,结合参考点相依效用矩阵及优化定权模型计算各方案综合效用值并据此选择最优方案。

基于区间粗糙直觉模糊数的多属性决策方法

研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊数的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊数的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊数的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊数的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。

一种权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法

文章针对权重信息不完全的区间直觉数多属性决策问题,首先引入了区间直觉模糊数的定义和区间直觉模糊数的得分函数。然后对权重信息不完全的区间直觉模糊数的多属性决策方法进行了研究,给出了一个基于加权得分函数的目标规划模型,从而获得相应的属性权重,然后得到每个方案的加权综合得分函数,进而根据加权综合得分函对方案进行排序。

基于区间数的直觉模糊多属性决策研究

研究一类属性权重未知的直觉模糊多属性决策问题.将直觉模糊数的属性值转由双区间数表示,根据决策方案属性值间的离差确定属性权重.根据各方案属性加权综合值及区间直觉模糊数的得分函数,对2套方案分别进行排序和比较,并通过实例说明了该方法的有效性.