基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多属性群决策方法

针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群决策方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。

基于毕达哥拉斯模糊多属性群决策的卷烟烟支质量评估方法

随着卷烟工业企业数字化进程的快速推进,精确恰当的卷烟烟支质量评估方法直接影响卷烟生产质量和效率。根据卷烟烟支质量评估中指标信息具备的多属性、不确定性、模糊性等特点,提出了一种基于毕达哥拉斯模糊多属性群决策的卷烟烟支质量评估方法。运用毕达哥拉斯模糊集对指标信息进行表述和处理,在专家权重和指标权重未知的情况下,构建综合距离模型和知识测度模型确定权重信息;通过相对距离和信息可靠性定义毕达哥拉斯模糊数排序新方法,并计算各方案集结算子进行排序。最后,通过应用实例对该方法进行验证分析。结果表明,方法可以有效运用于卷烟烟支的质量评估,决策结果更加准确客观。

基于模糊多属性群决策理论的课堂教学质量评价研究

考虑学生给定评价信息时的犹豫特性、学生主体之间的差异性以及信息共享的关联性,采用直觉梯形模糊数转换学生群体给定的评价信息,引入模糊测度和Shapley函数值处理存在关联性学生群体的客观权重,并由此构建基于模糊多属性群决策理论的教师课堂教学评价模型,以便于科学、合理地对高校教师课堂教学进行综合评价。

群体决策可靠性的分层反馈与多级度量

为了提高群体决策质量,获得更加可靠的决策结果,结合语言环境下考虑专家自信度的异构多属性群决策问题,建立了群体决策可靠性的分层反馈机制与多级度量模型。利用三支决策思想将各方案各属性下对应子群体中的专家按照自信度的高、中、低划分成三类,进而,依次从子群体的专家构成、自信度以及共识度3个层次对决策可靠性进行量化分析,建立由粗到细、逐层细化的反馈机制,为决策过程的可靠性调整和控制提供途径;综合考虑子群体中高、中自信度专家的占比以及自信度和共识度等影响因素,构建多级可靠性度量模型,并形成针对方案级决策和整体决策的两级可靠性判定规则,有效提升决策结果的可解释性。在此基础上,提出一种可靠性驱动的异构多属性群决策方法,通过供应商选择实例分析并验证了所提方法的可行性和有效性。

基于融合专家综合权重的WPHFS多属性群决策模型

目的:研究加权概率犹豫模糊集及应用。方法:根据每个属性上的绝对权威专家评分数据,利用离差最大化来计算其余专家的综合权重。将评审专家的综合权重注入概率犹豫模糊集,进而定义了加权概率犹豫模糊集,在三维向量描述加权概率犹豫模糊数的基础上提出了加权概率犹豫模糊元的相关运算。基于提出的运算来计算属性的综合权重。最后建立了用参数调整方案的属性整体得分值与内部评价信息差异值的比例来计算方案综合决策值的模型。结果:建立的加权概率犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效对备选方案进行排序。结论:相较于概率犹豫模糊集,加权概率犹豫模糊集储存更多的决策信息,能更好的解决群决策问题。

基于模糊过滤排序法的复球形犹豫模糊多属性群决策方法

为有效分析属性值的概率分布对决策结果的影响,基于模糊过滤排序法提出属性权重和决策成员权重完全已知的复球形犹豫模糊多属性群决策方法。首先,定义复球形犹豫模糊集以及集结算子和满意度;其次,根据模糊过滤排序法构建复球形犹豫模糊多属性群决策模型;最后,运用算例验证所提方法的合理性和有效性。

灰色群组聚类和改进CRITIC赋权的供应商选择VIKOR多属性决策

针对武器装备供应商选择问题,提出了一种基于灰色群组(grey group clustering,GGC)和改进标准间冲突性相关性(improved criteria importance through intercriteria correlation,ICRITIC)组合赋权的扩展多属性妥协解(VIKOR)决策方法。采用考虑决策专家意见差异程度的群层次分析法对供应商初选指标体系进行降维遴选,构建武器装备供应商优选指标体系;结合GGC和ICRITIC组合赋权方法确定主客观权重,并设计权偏好系数进行加法组合赋权;基于VIKOR决策方法集结备选供应商折衷排序值。针对不同折衷系数、排序方法和赋权方法从决策灵活性和稳定性两个维度进行对比分析,验证所提方法的有效性。

阿基米德copula概率对偶犹豫模糊信息集成算子及其在多属性群决策中的应用

本文基于阿基米德copula和相应的协copula定义了概率对偶犹豫模糊信息的一些运算法则,为概率对偶犹豫模糊信息的融合提供了一种新思路。这些运算法则不仅可以保持运算的封闭性,而且可以反映出概率对偶犹豫模糊信息之间的关系。在进一步研究运算法则性质的基础上,提出了阿基米德copula加权概率对偶犹豫模糊算术平均算子和几何平均算子,并讨论了其性质。针对概率对偶犹豫模糊信息环境下属性权重信息未知的多属性群决策问题,给出了求解属性权重的公式,并利用上述算子进行信息集结,获得了群决策方法。最后,通过公众生态环境满意度评价的实例说明所提方法的有效性,利用参数对评价结果的影响说明决策方法的灵活性。此外,还将本文方法与现有方法进行了对比分析。

基于多属性群决策的油田承包商安全风险综合评价方法

油田承包商安全风险评价问题已成为确保油田发展的重要环节,如何科学客观地评价承包商存在的各类风险问题,是实现事前安全风险管控的先决条件。油田承包商安全风险综合评价属于多层次多目标多人决策问题,是多属性群决策模型的典型应用场景。针对当前多属性群决策理论研究中,主客观赋权法存在数学模型复杂、计算量大和反复调整参数等问题,首先使用熵权法,得到属性的客观权重;然后应用灰色关联度法调整主观权重;最后基于最小相对熵法准则反映不同权重之间的距离,建立优化模型,求解出集成权重。为多属性群决策提供了一种基于信息熵理论可行的权重集成方法,通过对油田承包商的风险评价的算例分析,验证了该方法的可行性和实用性,为油田生产安全风险事前防控提供了新的思路。

考虑后悔理论与灰色关联分析的水利工程多属性群决策方法

针对水利工程中运用后悔理论解决多属性群决策问题时出现的后悔值非线性问题,提出一种结合灰色关联分析法的多属性群决策方法。首先利用后悔理论得到决策者对每个方案的感知效用并确定后悔决策矩阵;其次针对后悔值之间的非线性问题,运用灰色关联分析确定属性权重并得出各方案的综合后悔值,然后依据综合后悔值的排序选出最佳方案;最后通过水利工程事故案例分析,验证了该方法的可行性。结果表明该方法可以解决后悔理论中的非线性特性及权重问题,使决策结果在考虑心理因素情况下更具合理性。

考虑社会网络信任关系的多属性群决策方法

针对社会网络环境下决策者存在信任关系导致的信任风险,以及方案属性间存在关联性的问题,提出了一种考虑社会网络信任关系的多属性群决策(MAGDM)方法;首先根据决策者的社会网络关系进行聚类从而获得若干个子社区,并通过度中心性和特征向量中心性计算出决策者的权重与子社区权重;接着根据信任关系分别确定决策者个人与子社区的信任度,并针对信任度较低的子社区衡量出其信任风险系数与评价风险系数,然后对该子社区进行相应的意见调整;其次针对备选方案的多个属性具有关联性的问题采用Choquet积分算子获取备选方案的综合评价值,并通过得分函数对备选方案进行相应排序以获取最优决策方案;最后将所提决策方法应用于一个算例中,说明方法的可行性。

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。

基于GBM算子的不平衡概率语言Z-number多属性群决策

Z-number作为一种有效的信息表达方式,能够很好的描述带有不确定信息的自然语言.但大多数关于Z-number的研究依赖于均匀分布的语言术语集,并且用于聚合Z-number信息的聚合算子很少能够考虑属性之间的关系.提出一种非均匀分布的语言尺度函数,讨论了概率语言Z-number在不平衡语义下的情形,运用定义的新型算子对于概率语言Z-number进行聚合.定义相关运算以及得分函数,构建多目标线性优化模型确定最佳投资比例.通过实例说明了所提出方法的可行性与有效性,并进行了灵敏度分析.

概率犹豫模糊环境下基于累积前景理论和VIKOR的多属性群决策方法

为解决概率犹豫模糊环境下的多属性群决策的问题,同时考虑到决策者心理行为的不足,例如在面对获利时风险规避,面对损失时风险偏好。提出了一种基于累积前景理论与多准则妥协优化解(VIKOR)法相结合的多属性群决策方法。首先,通过一致性调节方法确定决策者的综合权重;其次利用主客观结合的方法求解属性权重;再者通过累积前景理论完善决策者的心理决策过程,摒弃传统的欧式距离公式,采用坎贝拉距离公式加权,构建正、负理想解矩阵;然后基于VIKOR方法确定备选方案的优劣顺序,最后用数值算例进行了对比分析。结果表明:所提出的方法考虑了决策者的心理偏好,完善了决策者的心理行为,实例验证了所提方法的可行性和有效性。

单值中智集的集结模型及其在多属性群决策问题中的应用研究

本文针对单值中智集的集结模型及其在多属性群决策问题中的应用进行研究。首先将各个由单值中智集表示的决策者信息投影到三维平面内,利用偏好点之间的加权欧式距离表述决策者偏好信息之间的差异。然后,利用粒子群优化算法寻找空间最优集结点来描述决策者的综合偏好信息。最后,结合TOPSIS算法及投影理论计算各个备选方案的评分,从而得出方案优劣排序。文章的最后使用了一个典型案例来验证本文所提出集结模型的正确性和可靠性。

基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法

针对海上异构无线网络因节点移动性特征造成的多网络覆盖下最优网络选择困难的问题,从克服节点移动性因素影响、确保决策权值客观合理的角度出发,提出了一种新的基于多属性和群组决策的海上移动节点网络选择方法。该方法采用层次分析(Analytic Hierarchy Process,AHP)法和熵权(Entropy Weight,EW)法分别作为主观权重方法和客观权重方法,并引用位置权重,降低移动性因素影响,采用群组决策进行权重综合,使决策权值更加客观合理。仿真结果表明,所提方法能够有效提升网络传输速率和传输质量,相对于基于AHP法、EW法以及距离的网络选择方法,具有更优的网络传输时效性和稳定性。

基于多属性群决策特征根法的智能电网黑启动决策

黑启动决策支持系统是智能电网的重要辅助决策工具。实际的黑启动决策一般是由多个决策者(如调度人员和/或其他电力专家)进行群体决策的。现有的黑启动方案评估方法绝大部分属于多属性个体决策方法,迄今未见黑启动群体决策方法方面的研究报道。在此背景下,提出了一种基于群决策特征根法的黑启动群决策优化方法,其根据Perron-Frobenius定理的推论,通过求解矩阵的最大正特征根对应的正特征向量,即可得到理想黑启动决策专家的综合评估值向量,之后利用数值代数中的幂法来求解该优化决策问题。最后,通过算例验证了该方法的合理性和有效性。算例分析表明该方法在一定程度上弥补了黑启动个体决策方法的不足,丰富了黑启动决策支持方法。

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.

基于模糊多属性群决策的变压器状态维修策略研究

提出了一种电力变压器状态维修策略的模糊多属性群决策方法,并通过某一变压器状态维修方案的决策过程,采用折衷型群决策方法具体探讨了模糊多属性群决策方法在变压器状态维修决策中的应用,其结果表明本方法是可行的。

基于群体理想解的多属性群决策算法

为了求解多属性群决策问题,采用理想点法,对每个单一属性将个体判断集结成群体判断,构造出了群体多属性决策矩阵.从而,将复杂的多属性群决策问题转化成一般的多属性决策问题,并采用理想点法进行了求解.最后,给出了1个群体投资项目选择的算例.