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。

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。

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。

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。

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。

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。

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。

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。

基于结构元方法的模糊数互补判断矩阵排序法

利用模糊结构元方法,研究了决策信息以模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了模糊数互补判断矩阵的定义,介绍了模糊数排序的一种简捷方法——组合序。在该序的基础上,对模糊有序加权平均(FOWA)算子的若干性质进行证明。利用该算子能够将模糊数互补判断矩阵转换为实数矩阵,进而,对模糊数互补矩阵的排序问题转换成实数矩阵的排序问题。只要矩阵中的元为有界闭模糊数,就可以利用FOWA算子进行排序。最后通过算例对比分析,算例表明利用本文的方法进行排序更为简捷。

FOWHA算子及其在决策中的应用

针对决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题,提出了一种新的决策方法。该方法依据一般的决策分析方法的基本思路,给出了解该问题的计算步骤,其核心是提出了一种模糊有序加权调和平均(FOWHA)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决策信息进行集结,并给出了一种基于可能度的决策方案排序方法。最后,给出了一个实例分析。结果表明该方法简单、有效,易于计算。

FOWG算子在X射线检测方案选择中的应用

针对当前X射线数字化实时成像检测技术的广泛应用,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。利用该算法对长输管道钢质对接焊缝X射线数字化实时成像检测方案进行排序和择优,最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性。

基于ITFOWA算子的多属性决策方法研究

将梯形模糊有序加权平均算子(TFOWA)扩充至诱导的梯形模糊有序加权平均(ITFOWA)算子情形.提出两梯形模糊数接近度概念,用其度量属性本身的重要性程度、并以属性值的接近度作为诱导变量,采用ITFOWA算子进行信息集结,得到一种新的基于诱导梯形模糊有序加权平均算子的多属性决策方法.

基于DFOWA算子的动态三参数区间灰数多属性决策

针对各决策时段权重、属性权重完全未知且属性值以三参数区间灰数形式给出的动态多属性决策问题,首先定义了新的三参数区间灰数的距离测度公式来最大程度考虑区间内每一个点的作用,保留三参数区间灰数特性;其次给出动态模糊有序加权平均算子(DFOWA)进行方案内属性间与方案间多时段两次信息集结,减少主观因素的影响,对方案所有信息进行了集结,进一步得到可能度矩阵并进行排序;最后通过算例分析与方法比较,验证了所提方法的科学可行性。

基于改进SLIM方法的管制移交人误概率预测

基于模糊有序加权平均算子(Fuzzy Ordered Weighted Averaging Operator,FOWA)对成功似然指数法(Success Likelihood Index Methodology,SLIM)进行了改进,实现了对管制移交人误概率实施定量评估的目的。相比SLIM基本方法,改进方法可使评估过程更符合人的模糊判断特性,还能显著提升评估效率,在数据处理过程中及时过滤不良的判断信息。通过实际应用中的对比分析可知,虽然两种方法均能得出管制移交人误概率,但改进SLIM方法对专家知识的挖掘更充分。使用Delphi法对管制移交过程中的人误行为触发概率可能性进行排序,排序结果与改进SLIM方法一致度更高,由此验证了改进SLIM方法的优势与可行性。

混合信息融合策略下共享电单车绿色回收供应商选择方法

共享电单车具有的速度快、舒适度高等特点使其拥有大量用户,运营商以过度投放策略来抢占市场先机进而引发了电单车故障率高、停放难且不规范等现实问题,增大了回收管理的难度。为此,研究了一种共享电单车绿色回收供应商选择方法,为回收管理提供决策支撑。首先,分析了共享电单车的回收需求特征,构建供应商评价指标体系,并引入区间直觉模糊集提出混合评价信息统一量化方法;其次,为集结群体评价信息,提出内嵌双参数的连续区间直觉模糊有序加权平均算子,并以群体一致性为目标构建了参数求解模型;然后,以所提算子为基础,提出用于解决回收供应商选择问题的群体决策方法;最后,通过共享电单车回收案例分析验证了所提方法的适用性与有效性。

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.

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.

直觉模糊POWA算子及其在多准则决策中的应用

为了解决具有优先级的直觉模糊多准则决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权平均(IFPOWA)算子.基于优先关系,利用直觉模糊值修正得分函数给出其关联权重向量的计算方法,分析并证明了IFPOWA算子的性质;提出了基于IFPOWA算子的具有优先级的直觉模糊多准则决策方法.最后,利用实例对方法的有效性进行了分析.

现代农村物流金融中心的风险识别、评估与控制

物流金融服务是为现代物流企业服务的创新方式。现代农村物流金融中心开展物流金融服务过程中所面临的风险主要有客户资信风险、质押商品选择风险、仓单风险、操作风险和安全风险。本文在对其风险进行识别的基础上,提出了一种基于模糊有序加权平均算子的风险因素模糊互补判断矩阵排序模型,利用三角模糊数相互比较的可能度公式求得三角模糊数互补判断矩阵的排序向量,进而对风险因素进行排序,以此确定哪些风险需要应对,哪些风险可以接受,哪些风险可以忽略,并就如何防范与控制物流金融业务风险提出策略框架,为现代农村物流金融中心开展物流金融业务中的风险管理提供有效的支持。