基于对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策方法

首先定义了对偶犹豫模糊语言变量,然后给出其运算规则、得分值函数、精确值函数、比较规则以及对偶犹豫模糊语言变量的加权算术平均算子、有序加权算术平均算子和混合平均算子。针对属性值为对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于对偶犹豫模糊语言变量集结算子的多属性决策方法。最后,结合国家电网公司合作单位选择问题,验证了该方法的有效性和可行性。

基于区间对偶犹豫模糊语言变量的VR在线购房顾客需求分析

针对属性值为区间对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于区间对偶犹豫模糊语言变量Frank算子的多属性决策方法。首先,给出了区间对偶犹豫模糊语言变量的运算规则,提出了改进的区间对偶犹豫模糊集的得分函数、精确函数;其次,结合Frank-T范数和Frank-S范数,定义了区间对偶犹豫模糊语言变量Frank集结算子及其运算规则;最后,结合实际顾客需求问题,以VR在线购房为实例,将顾客需求的自然语言描述转化为区间对偶犹豫模糊语言,并运用区间对偶犹豫模糊Frank算子对顾客需求进行排序,验证了该方法的可行性和有效性。

基于对偶犹豫模糊语言变量的在线课堂学生需求分析

基于对偶犹豫模糊语言变量、Frank-T范数和Frank-S范数的定义,给出了对偶犹豫模糊语言变量的运算规则、得分函数、精确函数,定义了对偶犹豫模糊语言Frank集结算子及其运算规则和基本性质。针对属性值为对偶犹豫模糊语言变量的多属性决策问题,提出了一种基于对偶犹豫模糊语言Frank算子的多属性决策方法。最后,结合实际学生需求问题,以在线课堂为实例,将学生需求的自然语言描述转化为对偶犹豫模糊语言,并运用对偶犹豫模糊Frank算子对顾客需求进行排序,验证了该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。

基于对偶犹豫不确定语言变量的TOPSIS方法

针对舰炮射击目标选择和决策问题,在原始模糊多属性决策基础上,提出了一种基于对偶犹豫模糊不确定语言集TOPSIS多属性决策方法。首先给出了对偶犹豫模糊不确定语言集的定义,进而将传统的TOPSIS方法推广,最后将其应用于舰炮射击目标选择,并通过实例验证了方法的有效性。结果表明:该方法简单可靠,为舰炮射击目标选择提供了新的方法。

广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子在多属性决策中的应用

在对偶犹豫模糊语言集、概率对偶犹豫模糊集和广义幂集结算子的基础上,研究了在概率对偶犹豫模糊语言环境下的广义幂集结算子问题。首先,给出了概率对偶犹豫模糊语言集的定义、运算规则、得分函数、精确函数、距离测度、熵。然后,定义了广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子,并研究其具有的性质。其次,提出了一种决策方法来解决集结数据之间存在相互关系的概率对偶犹豫模糊语言多属性决策问题。最后,结合相关案例验证了该方法的有效性和可行性。

基于对偶犹豫模糊语言的多属性决策方法

文章提出了基于对偶犹豫模糊语言数的距离公式和扩展规则,并在此基础上给出了对偶犹豫模糊语言得分函数和方差函数;针对属性值为对偶犹豫模糊语言且属性权重未知情况下的多属性决策问题,运用熵权和方差权的组合权重,并结合TOPSIS的思想给出了决策方法的具体步骤;最后结合实际问题,验证了该方法的有效性和可行性。

基于区间对偶犹豫模糊不确定语言的指挥员综合素质评价

针对属性权重未知的指挥员综合素质评价问题,引入区间对偶犹豫模糊不确定语言集的概念,构建了基于区间对偶犹豫模糊不确定语言变量的指挥员综合素质多属性决策模型。该模型首先给出了指挥员综合素质评价指标体系,并根据指标体系利用层次分析法确定指标权重;之后,采用专家调查法对各指标进行赋值;最后,运用逼近理想解法和灰色关联分析法进行求解,验证了本文给出方法的有效性与可行性。

基于犹豫模糊语言信息的权重信息部分可知TOPSIS方法

基于犹豫模糊集和语言变量,给出犹豫模糊语言变量的定义.采用犹豫模糊语言变量建模决策过程中的不确定信息,在考虑属性权重信息部分可知的情况下,提出了一个新的多属性决策方法.首先,利用犹豫模糊语言变量给出方案的评价值.然后,采用极大偏差法建立线性规划模型确定属性权重向量.最后,采用TOPSIS方法对方案进行排序,并且给出了具体的方案排序方法.为了说明新方法的可行性和有效性,我们将其应用到地铁壁画的评价上.实例表明新方法确实是一个简单有效的方法.

对偶犹豫不确定语言的Power算术算子

给出了两种对偶犹豫模糊不确定语言Power算术算子,提出了一种基于Power算术算子的多属性决策方法,最后验证了该方法的可行性和有效性.

基于概率区间对偶犹豫模糊不确定语言优先集结算子的多属性决策方法

基于概率对偶犹豫模糊语言集、区间数、不确定语言术语和优先集结算子研究了属性间存在优先关系的概率区间对偶犹豫模糊不确定语言多属性决策问题。首先,提出了概率区间对偶犹豫模糊不确定语言集,并给出了概率区间对偶犹豫模糊不确定语言数的运算法则、得分函数和精确函数。然后,根据优先集结算子和概率区间对偶犹豫模糊不确定语言集提出了概率区间对偶犹豫模糊不确定语言优先加权平均算子和概率区间对偶犹豫模糊不确定语言优先加权几何算子。最后,根据概率区间对偶犹豫模糊不确定语言优先集结算子构建多属性决策模型,并通过了具体案例进行验证分析。

基于DOWA算子的模糊决策环境下绿色供应商选择方法

针对模糊环境下的绿色供应商选择问题,利用DOWA算子提出了一种属性值为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变量的运算法则及排序方法,定义了依赖型区间对偶犹豫模糊不确定语言有序加权平均算子的概念并探讨其相关性质.该算子的特点是对不正确的或者有偏差的评价值赋予较小的权重,而对与靠近均值的评价值赋予更多的权重,从而削弱不公平性对评价结果的影响.利用该算子构建犹豫模糊环境下的多属性决策模型,并将其应用于绿色供应商选择问题中,验证该方法的可行性和有效性.

基于Hamacher算子的对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言多属性决策方法

针对对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言信息的多属性决策问题,提出了一种基于Hamacher算子的多属性决策方法。首先,给出了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言集的定义和得分函数。然后,基于Hamacher算子定义了对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言变量之间的运算法则。在此基础上,提出了一系列对偶犹豫毕达哥拉斯模糊不确定语言Hamacher集结算子,并研究了其一般显著特征以及参数取不同值的特殊情况。最后,利用新算子给出一种解决多属性决策问题的方法,并通过算例来实现,验证了其有效性和实用性。

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫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对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.

一种基于前景理论的毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言ELECTRE多属性决策方法

针对属性权重已知、属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言变量的多属性决策问题,提出一种前景理论和消去与选择转换法(ELECTRE)相结合的多属性决策方法.首先给出毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言集的定义,包括得分函数、距离测度和运算法则;然后将前景理论引入该决策环境下,构建前景价值矩阵,运用传统ELECTRE法求得一致矩阵和矛盾矩阵,并对其进行转化构建前景优/劣势判断矩阵,进而求得总优/劣势值以确定备选方案的优劣排序;最后通过算例分析验证所提出方法的有效性和可行性,并与该决策环境下的传统ELECTRE法进行对比,表明了该方法的优越性和实用性.

基于Power几何算子的对偶犹豫不确定语言多属性决策方法

本文给出了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,针对属性间存在支持关系的情形,提出了基于该模糊集的Power加权几何平均算子和有序加权几何平均算子,同时给出了一种基于Power几何算子的对偶犹豫模糊不确定语言变量多属性决策方法。最后实例验证了该方法的有效性和可行性。

基于CWW评价包装造型感性方法研究

为准确反映消费者感性认知的不确定性,以犹豫模糊语言术语集描述消费者主观判断,分析其运算规则,构建语言计算(computing with words,CWW)犹豫模糊模型。实例分析表明,以犹豫模糊术语集描述消费者感性偏好并利用语言计算实现信息集结,有助于准确反映消费者主观认知,减少消费者对包装造型感性判断的不确定性。

基于模糊理论的次序评分法优化研究

传统次序评分法是处理多指标等权正交试验设计问题的常用方法,但其在实际运用过程中存在一定的缺陷考虑到专家评价信息的模糊性和不确定性,本文分别引入语言变量法、语言分布评价法和犹豫模糊语言偏好分析法对次序评分法进行改进.通过案例分析发现,上述三种模糊评价法较次序评分法能更准确地获取专家的评价信息,减少数据处理过程的信息损失,提高正交试验设计结果的准确性.