梯形直觉模糊双矩阵对策模型及求解方法的探讨

在矩阵对策理论中,确定解决问题的具体方式需要以对目标支付值的预估和排序结果为基础,而最终的解决方案通常取决于局中人的风险倾向.为此,对梯形直觉模糊双矩阵对策模型的求解方法进行研究.首先,针对梯形直觉模糊数制定了基于风险倾向的排序方案;接下来,通过双线性规划求解法求解梯形直觉模糊双矩阵对策;最后,在企业营销策略模型中对本文所提出的方法进行验证.结果表明,该方法切实有效,具有很强的实用性.

一种基于梯形模糊中心的不确定多属性决策Topsis方法

文章针对只有部分属性权重信息且属性值以梯形模糊数形式给出的模糊多属性决策问题,提出一种基于梯形模糊数的中心的多属性决策方法。该方法建立一个非线性规划模型,通过求解该模型得到属性的权重向量。然后根据传统的Topsis方法,计算各方案属性值加权后的模糊中心与正负理想中心的贴近度的大小进行排序择优,最后给出算例。

基于互补判断矩阵的模糊多属性群决策方法

针对属性值为梯形模糊数,属性权重未知,决策者对方案有梯形模糊数互补判断矩阵的模糊多属性群决策问题,提出一种群决策方法.给出了由综合属性值得到方案间相互比较的梯形模糊数互补判断矩阵的转化方法.借助梯形模糊数间距离的顶点法表示,建立模糊规划模型,最小化两类梯形模糊数互补判断矩阵间的偏差.求解模型,得到属性的精确权重.进而根据综合属性值对方案排序.最后给出一个数值例子验证所提方法的有效性.

一种新的梯形模糊数互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以梯形模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。首先利用COWA算子,引入期望值函数概念对梯形模糊数来排序,排序结果可以根据决策者的乐观程度进行调节,更加合理。然后基于期望值函数,把梯形模糊数互补判断矩阵转化期望值互补判断矩阵进行排序,并利用决策者的乐观程度对排序结果进行敏感性分析。最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性。

权值不确定的模糊多属性格序决策方法

针对权值是区间数且指标值以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题,基于格序决策的理论,提出一种新的格序决策办法.方法通过计算梯形模糊数的中心将TOPSIS方法推广到了模糊数的领域,进而给出一种新的方案排序方法.