广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子及其应用

将广义有序加权比例平均算子推广到毕达哥拉斯模糊决策环境中,定义了广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子(GPFOWPA),并研究了该算子的性质。最后,提出了基于GPFOWPA算子的模糊多属性群决策方法,并通过实例证实其有效性与可行性。

区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均算子及其应用

研究变量值为区间毕达哥拉斯模糊数的决策问题,针对决策者、属性间的支撑度及权重对决策的影响,提出基于区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均(IVPFPW-GBM)算子的模糊多属性群决策方法,定义IVPFPW-GBM算子并讨论其性质;构造应用IVPFPW-GBM算子的MAGDM模型,通过排序方法进行决策.最后实例验证其有效性.

连续区间直觉模糊有序加权几何算子及其群决策方法

文章基于连续有序加权几何(C-OWG)算子,提出了带有决策者态度参数的连续型区间直觉模糊有序加权几何(C-IVIFOWG)算子,推导出其数学表达式,给出了新的区间直觉模糊数序关系判别准则,同时,证明了C-IVIFOWG算子具有单调性和有界性。对C-IVIFOWG算子进行扩展,提出了加权平均C-IVIFOWG算子(WAC-IVIFOWG)和有序加权平均C-IVIFOWG算子(OWAC-IVIFOWG),分析了相关性质。最后提出了基于扩展的C-IVIFOWG算子的多属性群决策方法,算例分析表明所提算子的有效性。

q阶正交模糊有序加权几何算子在多属性决策中的应用

作为直觉模糊集和毕达哥拉斯模糊集的扩展,q阶正交模糊集是处理不确定多属性决策信息的有力工具。为有效解决q阶正交模糊信息的多属性决策问题,论文提出了q阶正交模糊有序加权几何算子。在此基础上,构建了基于广义q阶正交模糊有序加权几何算子的多属性决策方法,并通过实例验证了该方法的有效性和可行性。

区间Pythagorean模糊几何加权Bonferroni平均算子及其应用

在区间毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)环境下,分析了几何Bonferroni平均(GBM)算子中输入变量间关联性对决策的影响,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均(IVPFGBM)算子,并讨论其性质;根据属性指标的重要程度,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何加权Bonferroni平均(IVPFGWBM)算子,利用该算子的优势提出区间毕达哥拉斯模糊多属性决策方法,并进行了算例验证.

基于R-THIOWGA集成算子的模糊关联多属性群决策方法

属性间的关联性破坏了独立多属性决策信息的测度可加性,为了更客观地反映决策者的决策意图,更准确地融合决策信息,同时提升算子对决策属性的描述能力,定义了三角犹豫直觉模糊数新的比较规则,引入模糊测度及Choquet积分定义了三角犹豫直觉模糊关联有序加权几何平均算子(R-THIOWGA),并构建了R-THIOWGA的数学模型,证明了R-THIOWGA幂等性、有序单调性、有界性等算子性质.以R-THIOWGA集成算子为基础,提出了模糊关联多属性问题群决策方法,并应用于我国海军远海维修保障平台选型的算例分析.研究结果表明,应用R-THIOWGA算子及基于R-THIOWGA的群决策方法解决模糊关联多属性决策问题是可行的、有效的.

广义毕达哥拉斯模糊集成算子及其决策应用

研究毕达哥拉斯模糊决策环境下的集成算子及其决策应用.给出拟加权几何集成算子和拟有序加权几何算子的概念,并分析它们的性质.将有序加权平均算子、有序加权几何算子、拟有序加权平均算子和拟有序加权几何算子推广到毕达哥拉斯模糊决策环境,定义毕达哥拉斯模糊有序加权平均算子、广义毕达哥拉斯模糊有序加权平均算子、毕达哥拉斯模糊有序加权几何算子、广义毕达哥拉斯模糊有序加权几何算子、拟毕达哥拉斯模糊有序加权平均算子和拟毕达哥拉斯模糊有序加权几何算子.提出基于广义毕达哥拉斯模糊集成算子的决策方法,并通过实例验证其可行性.

广义直觉模糊诱导有序加权几何交叉影响平均算子及其在决策中的应用

在不同直觉模糊集的运算存在隶属度和非隶属度交叉影响的基础上,提出了广义直觉模糊诱导有序加权几何交叉影响平均算子,推导出该算子的数学表达形式,并研究了该算子的一些性质。同时探讨新的基于广义直觉模糊诱导有序加权几何交叉影响平均算子的直觉模糊多属性决策方法。实例说明了新的算子在决策应用中的有效性,并分析了不同的参数λ对决策结果的影响,最后将本文提出的广义诱导直觉模糊诱导有序加权几何交叉影响平均算子与现存的广义有序算子进行了稳定性的比较。

毕达哥拉斯模糊交叉影响集成算子及其决策应用

定义毕达哥拉斯模糊数的交叉影响加法、数乘、乘法及幂运算,提出毕达哥拉斯模糊交叉影响加权平均算子(PFIWA)、毕达哥拉斯模糊交叉影响有序加权平均算子(PFIOWA)、毕达哥拉斯模糊交叉影响加权几何算子(PFIWG)及毕达哥拉斯模糊交叉影响有序加权几何算子(PFIOWG),推导出它们的数学表达式,并研究其性质.提出基于毕达哥拉斯模糊交叉影响集成算子的决策方法,并通过决策实例验证所提出方法的稳定性和有效性.

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题。首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理。其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均(fuzzy ordered weighted geometric averaging,FOWGA)算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法。最后,通过算例说明方法的可行性和实用性。

毕达哥拉斯模糊概率集成算子及其在多属性群决策中的应用

定义了基于实数集信息的概率加权几何(PWG)算子和概率有序加权几何(POWG)算子。在此基础上,讨论了集成毕达哥拉斯模糊信息的毕达哥拉斯模糊概率加权几何(PFPWG)算子和毕达哥拉斯模糊概率有序加权几何(PFPOWG)算子,并研究了PFPOWG算子的主要性质。最后,将PFPOWG算子应用于多属性群决策中,并通过实例及对比分析的方法来说明PFPOWG算子飭灵活性和有效性。

基于FOWGA算子的动态三角模糊数多属性决策法

针对各决策时段权重未知、属性值以三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,给出模糊有序加权几何平均(FOWGA)算子.算子可以对各时段属性信息进行横向和纵向的集结,从而得到方案的排序.最后通过实例分析说明方法的有效性和可行性.

改进二维云模型的信息工程监理风险评估

针对传统信息工程监理风险评估具有随机性与模糊性,提出了改进二维云模型的风险评估模型。通过三角模糊层次分析理论确定各风险因素权重,以可能性和严重度为基础变量,构建基于二维云模型的风险云图,在加权有序几何平均算子(order weighted geometric averaging operator,OWGA)的基础上引入情境参数,根据决策者的风险偏好优化各准则层风险云与云标尺的贴近度排序。经过实例仿真,表明所提模型可以在融合专家智慧的同时,避免定性云转换为定量值的损失,将风险以蕴含随机性和模糊性的形式可视化,经改进贴近度确定风险等级,验证了其有效性及优越性。

基于交叉影响的IFWGA算子及其在多属性决策中的应用

不同直觉模糊数在信息集结过程中,其隶属度与非隶属度之间可能存在着相互影响.提出了直觉模糊数上的改进的乘法运算和幂运算,重新给出了直觉模糊加权几何平均算子和直觉模糊有序加权几何平均算子的表达式,并研究了他们的一些性质.最后通过实例说明了新的IFWGA集成算子在多属性决策中的应用是可行和有效的.