一种组合加权几何平均算子及其应用

提出了一种集结数据信息的组合加权几何平均 (CWGA)算子 ,证明了加权几何平均(WGA)算子以及有序加权几何平均 (OWGA)算子均为CWGA算子的特例 .CWGA算子的根本特点是 :不仅考虑每个数据的自身重要性程度 ,而且还体现了每个数据所在位置的重要性程度 .最后 ,提出了一种基于WGA及CWGA算子的多属性群决策方法 。

基于有序加权平均算子的概率模糊认知图

模糊认知图(FCM)与概率模糊认知图(PFCM)使用简单的加权和集结因果推理结果,忽略了原因节点间关联关系的不确定性,阈值函数导致推理结果进一步失真。在继承FCM与PFCM优点的基础上,引入有序加权平均(OWA)算子模拟各种确定的或模糊的与或组合关系,提出了基于有序加权平均算子的概率模糊认知图(OWA-PF-CM)。通过构建一个动态的攻击效能评估模型,阐述了OWA-PFCM在工程建模中的应用。OWA-PFCM能同时表示因果节点状态的不确定性、因果联系强度的不确定性、与或组合关系的不确定性,具有更强的模拟能力。

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。

基于联系数广义有序加权平均算子的三角模糊数多属性决策方法

为解决属性值和属性权重都是三角模糊数时的多属性决策问题,采用等价转换的思路将属性值和属性权重的三角模糊数转换成同异型二元联系数,进而将三角模糊数的多属性决策转换成二元联系数的多属性决策.基于对二元联系数的有效信息集成,构建了一种新型的联系数广义有序加权平均(CNGOWA)算子,并提出了一种基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法.实例分析表明,基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法合理、稳定,可应用于三角模糊数型的模糊数据的决策分析和应用.

模糊诱导有序加权平均算子的散度

在复杂系统中,模糊诱导有序加权平均算子是一种重要的聚合多源信息工具。借鉴信息熵理论,分析研究了模糊诱导有序加权平均算子的偏好散度和分布散度及它们的相关性质。从实际应用的角度,给出了基于偏好散度和分布散度的选择模糊诱导有序加权平均算子权重向量的优化模型。

基于模糊有序加权平均算子的模具设计与制造课程开发

针对当前模具设计与制造数字化技术的广泛应用,研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题,给出了一种模糊有序加权平均(FOWA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结。基于FOWG算子及互补判断矩阵排序公式,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。利用该算法对模具设计与制造课程开发方案进行排序和择优,为高职教育构建一个开放的、动态的课程体系提供了依据。

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。

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。

三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。

一种模糊有序加权(FOWA)算子及其应用

针对多个三角模糊数的集结问题 ,提出一种新的模糊有序加权 (FOWA)算子。该算子是对传统OWA算子的扩展 ,它使三角模糊数可根据其所在排序位置进行集结。分析 FOWA算子所具有的性质 ,给出在群决策中模糊信息集结的一个应用算例。

基于有序加权算子赋权的大型工程项目管理绩效模糊评价研究

大型工程项目管理绩效评价是大型项目管理至关重要的环节,评价方法的科学与否影响管理水平的高低.为了使评价更具合理性,根据项目管理的九大知识领域建立了大型工程项目管理绩效评价指标体系,利用有序加权方法计算指标权重,通过模糊评价方法对大型工程项目管理绩效进行定量评价,提高了评价的可靠性.最后通过实证研究,分析绩效评价结果,提出相应改进措施,说明该方法具有可行性.

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。

基于OWA算子的模糊n-cell数排序方法

针对基于模糊n-cell数的多属性排序问题,提出了一种基于有序加权平均算子(OWA算子)的模糊n-cell数排序方法。该方法首先根据样本数据对评估对象的属性构造模糊n-cell数,其次根据均值将属性按照从大到小排列,然后选取合适的权重向量,应用OWA算子进行信息聚合得到综合模糊n-cell数,接着根据各分量均值得到排序结果。最后,将该方法运用到实例中,并与传统的均值方法进行了比较。结果表明该方法不仅灵活有效,可根据具体情况选择不同的OWA权重来消除部分不合理的情况,使结果更有说服力,还弥补了传统均值方法的不足。

有序加权集结算子的赋权方法

对有序加权集结算子中的 2个最重要算子 (有序加权平均算子和有序加权几何平均算子 )的赋权方法进行了研究 .利用已知的样本数据以及专家事先对每个样本所给定的偏好集结值 ,给出了部分权重信息下求解这 2种算子的加权向量的线性目标规划模型 ,通过算例对模型进行了说明 .

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval-valued intuitionistic fuzzy number,IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。

基于GOWA算子的直觉模糊多属性决策方法

针对直觉模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种基于广义有序加权平均(GOWA)算子的决策方法。首先构造了直觉模糊集相对隶属度和相对非隶属度计算公式,使得决策方案的定性、定量指标的属性评价值和权重都可以用直觉模糊集进行统一描述,然后提出能集结直觉模糊集的GOWA算子,进而建立了直觉模糊多属性决策问题的GOWA决策方法。最后利用一个实例对文中模型与方法进行了验证、说明。

基于模糊C-OWA算子的模糊多属性决策方法

将连续区间数据OWA(C-OWA)算子扩展到模糊环境,提出了一些新的模糊C-OWA(FC-OWA)算子,如加权FC-OWA(WFC-OWA)算子、悲观WFC-OWA(PWFC-OWA)算子和乐观WFC-OWA(OWFC-OWA)算子,并研究了它们的一些性质。基于PWFC-OWA算子和OWFC-OWA算子,提出了属性值和属性权重为梯形模糊数的多属性决策方法。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。

基于模糊语言判断矩阵和FIOWA算子的有限方案决策法

定义一种模糊的导出有序加权平均(FIOWA)算子,给出方案之间比较的模糊语言标度。运用模糊语言标度构造出模糊语言判断矩阵,并提出一种基于模糊语言判断矩阵和FIOWA算子的有限方案决策方法。该法利用FIOWA算子对模糊语言信息进行集结,并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。

基于FOWGA算子的建设工程交易模式决策研究

选择恰当的交易模式是决定一个工程项目是否取得成功的关键因素之一.将模糊集理论引入到建设工程交易模式的决策中,通过利用模糊有序加权几何平均算子在一定程度上降低了判断信息集结过程中的丢失,提高了群决策的客观公正性的特点,提出了建设工程交易模式的决策方法和步骤,并对提出的工程交易模式选择方法进行演示.结果表明,该方法克服了当前工程建设交易模式选择方法中存在的主观性大的不足,较好地解决了决策专家信息在集结过程中的丢失问题,能够客观的反映工程交易模式的排序,提高群体决策的效率.

基于直觉模糊集和POWA算子的目标类型识别方法

将编队级目标类型融合识别问题归结为一类具有优先级的不确定多准则决策问题,基于直觉模糊集和POWA算子的基本概念,分别定义了直觉模糊优先有序加权平均算子和直觉模糊混合优先有序加权平均算子,给出了确定其关联权重向量的方法。对编队级目标情报融合识别问题进行数学描述,结合直觉模糊熵权思想和直觉模糊平均加权算子,提出了基于直觉模糊混合优先有序加权平均算子的舰艇编队目标类型融合识别方法,利用实例对方法的有效性进行了说明。