基于广义犹豫三角模糊幂均算子的MADM方法

针对以犹豫三角模糊元(HTFE)为输入的多属性决策(MADM)问题,首先,给出犹豫三角模糊集距离的定义,并基于此提出犹豫三角模糊幂均(HTFPA)算子的概念;其次,为了能够有效地弱化与整体信息偏差较大的评估值对决策结果的影响,提出广义犹豫三角模糊幂均(GHTFPA)算子,并讨探其相关性质;再次,通过构建基于最小绝对偏差法的非线性规划模型,以合理地获取广义犹豫三角模糊幂均参数;最后,针对各属性之间均存在交互关联关系且权重信息完全未知的MADM问题,提出基于广义犹豫三角模糊幂均算子的MADM方法.案例和对比分析表明,所提出的方法是可行且合理的.

基于IFN输入的复杂系统关联MCGDM方法

考虑现有直觉模糊熵公理化定义存在的不足,提出改进直觉模糊熵的公理化定义及其计算公式;同时,定义广义幂均算子,验证其相关性质,给出确定幂方参数的方法,并将其推广至广义直觉模糊幂均算子;在以直觉模糊数(IFN)为信息输入的复杂系统框架内,针对决策者及准则之间均存在交互关联关系且权重信息完全未知的多准则群决策(MCGDM)问题,提出基于直觉模糊熵与广义直觉模糊幂均算子的关联MCGDM方法.案例分析表明,所提出的方法是可行且有效的.