基于概率犹豫模糊相似度的交互式群体决策方法

概率犹豫模糊集(probabilistic hesitant fuzzy set,PHFS)是犹豫模糊集的推广,在犹豫模糊集基础上通过为每个隶属度添加与之相对应的概率,以全面表达专家赋予的初始决策信息,是处理多属性指标决策问题的一种有效工具。首先,介绍了概率犹豫模糊数(PHFN)的基本定义和相关运算,指出了传统PHFN的得分函数和汉明距离的不足,并给出了改进方法。其次,通过适当补充隶属度集合中的元素数量提出了PHFN的汉明距离和相似度概念,依据专家赋予的评价矩阵引入了概率犹豫模糊矩阵(PHFM)相似度。最后,在概率犹豫模糊环境下基于PHFM相似度提出了一种交互式群体评价算法,并用实例验证了算法的有效性。

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。