基于风险偏好的区间毕达哥拉斯犹豫模糊得分函数及其多属性决策

针对属性权重已知、评价信息为区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性决策问题,对区间毕达哥拉斯犹豫模糊集的得分函数进行深入分析,考虑决策者的主观态度对决策结果的影响,提出一种基于风险偏好因子的新得分函数.首先,介绍区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的基本定义和相关运算,考虑决策者在面临风险时的不同主观价值感受,进而通过引入风险偏好因子提出新的得分函数和排序准则.其次,给出新得分函数的取值范围、最值和单调性等性质并进行证明.最后,基于该得分函数给出一种全新的TOPSIS多属性决策方法,并通过解决实际问题检验该方法的可行性、实用性和有效性.区间毕达哥拉斯犹豫模糊数得分函数的改进丰富了多属性决策理论.

基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多属性群决策方法

针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群决策方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。

基于投影测度和TOPSIS方法的区间直觉模糊多属性决策模型

文章针对多属性决策问题中评价信息为区间直觉模糊数和属性权重未知的情况,建立了一种基于投影测度和结合TOPSIS评价方法的多属性决策模型。首先,给出了一个新的标准化投影测度公式,其可以更加准确地度量两个区间直觉模糊集的接近程度;然后,以备选方案与正负理想解之间的投影值的区分度作为优化准则,构建了一种求未知属性权重的优化模型;最后,通过实验对比分析,验证了模型的可行性和有效性,结果表明该决策模型具有更好的鲁棒性和区分度。

基于矢量投影法的武器系统模糊多属性决策评估

武器系统效能评估是属于多属性决策问题,一般对武器系统的描述及评判准则通常以语词描述,因此语意不明及模糊不清。为了克服这些问题,文中基于模糊多属性决策法,由武器系统性能规格数据及专家的意见来建立武器系统评判准则和模糊函数,通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序。最后以迫击炮系统评估实例来说明评估的过程。

基于P-犹豫模糊集与VIKOR的绿色产品设计多属性决策方法

针对绿色产品设计属性不确定及其关联关系的复杂性问题,提出一种基于P-犹豫模糊集与多准则妥协解排序(VIKOR)法的绿色产品设计多属性决策方法。利用Pythagorean犹豫模糊数度量产品属性及其特征值得到专家初始权重;考虑绿色设计决策者及属性关联,运用λ-模糊测度、Shapley值和交叉熵得到决策者及属性关联权重;以综合最大化整体效用和最小化个体遗憾为目标,基于VIKOR法对绿色产品设计方案进行排序选择;最后通过实例分析验证方法的合理性和有效性。研究结果显示,该方法既可以综合绿色设计决策者心理,有效区分不同绿色设计方案之间的差别,又可以描述绿色设计决策者和属性间的关联关系,为绿色产品设计多属性决策提供了一种可行的方法。

基于改进区间直觉模糊多属性群决策的在线知识付费产品评价方法研究

针对在线知识付费产品评价与优选问题,从知识付费产品和知识生产者两个维度设计评价属性,提出一种改进的区间直觉模糊多属性群决策方法。首先,考虑决策者的专业性,确定每一属性的决策者权重;其次,构建一种基于信息和知识交流的共识达成模型,使关键性决策信息和知识不会被修改;然后,为了更准确地刻画决策者的心理偏好,提出一种改进前景理论的价值函数;最后,利用一个案例研究,验证了所提方法的有效性,并通过与现有决策方法的对比分析,证实了所提方法的创新性。本研究不仅能从产品质量评价视角为研究在线知识付费产品提供新的研究思路,还能帮助在线知识付费平台评价在线知识付费产品,进而督促知识生产者提高产品质量。

基于离差最大化模型的模糊多属性决策投影法

针对属性权重完全未知且属性值为三角模糊数的模糊多属性决策问题,提出了一种基于线性规划和模糊向量投影的决策方法。该方法给出了三角模糊数距离、三角模糊数向量投影等概念,给出了两个属性值规范化公式。基于加权属性值离差最大化建立一个线性规划模型,通过求解此模型得到属性的权重,从而利用各方案的加权属性值在模糊正理想点上的投影对方案进行排序。该方法不仅避免了模糊数的比较,而且具有操作简便和易于计算的优点。最后,通过算例说明模型及方法的可行性和有效性。

模糊多属性决策的投影折衷方法

基于矢量投影的思想,导出了分量为L-R型梯形模糊数的模糊矢量投影的计算公式。通过将加权后的方案矢量投影到理想解上,再将负理想解投影到方案矢量上,进而在两个投影的基础上构建方案与理想解的相对贴近度,用以确定多属性决策方案的优劣次序。同时,本文以实例对这一决策方法进行了说明。

一种基于投影的区间直觉模糊信息多属性决策方法

文章针对区间直觉模糊信息的多属性决策问题,提出了一种新的基于投影思想的决策方法。该方法首先定义了区间直觉模糊正、负理想方案以及决策方案在区间直觉模糊正、负理想方案上的投影等概念;然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了一种基于投影的多目标规划模型以获得相应的权重,并利用区间直觉模糊数的加权算术平均(IIFWA)算子对评价信息进行集结,从而获得各个决策方案的排序和择优结果。文中给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。

基于投影模型与直觉模糊集的多属性群决策方法

文章利用线性规划方法确定群决策系统中各属性的权重,规避主观权重因素对结果的多重影响。定义了模糊直觉、模糊理想点和一些相关的概念,包括每种方案的得分向量和直觉模糊理想点之间夹角的余玄函数,建立的投影模型度量每个方案与直觉模糊理想点之间的相似度,最后以对虚拟正理想方案和负理想方案的相似度大小综合确定最佳方案。给出了一个关于配送中心选址的群决策例子,结果表明了该方法的有效性。

基于投影的不完全信息直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息和属性值信息都不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊多属性决策方法。该方法利用直觉模糊集表示不完全的属性值,并以直觉模糊加权投影衡量可选方案与理想方案之间的相似度;在此基础上,通过优化求解非线性规划模型得到了属性权重;并根据方案与正、负理想方案的相对贴近度进行了优劣排序。算例分析结果表明,该方法可以有效解决不完全信息下的多属性决策问题。

基于投影的直觉模糊数多属性决策方法

针对指标取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊决策方法。该方法依据一般投影分析方法的基本思路,给出了解决属性取值为直觉模糊数的多属性决策问题的计算步骤,其核心是通过构建并求解每个方案在虚拟正、负理想方案上的投影,进而计算出每个方案对虚拟正、负理想方案的相对隶属度,即可得到所有方案的排序结果。最后给出的数值算例表明,该方法简单、有效和易于计算。

基于投影模型的区间直觉模糊多属性决策方法研究

本文首先定义了一种新区间直觉模糊投影方法,其能更好地度量投影向量之间的相关性。其次,根据区间直觉模糊正负理想方案与备选方案的投影关系,构建了基于投影方法的未知属性权重求解模型,并在此基础上设计了一种基于投影值的贴近度方法,能实现对备选方案有效排序;最后,用实例验证了该方法的有效性和可行性。

Pythagorean模糊对称交叉熵及加权投影的多属性决策

在Pythagorean模糊多属性决策问题中,以欧式距离等距离测度为基础计算各备选方案与正、负理想解的距离,可能产生与正理想解距离更近的待选方案却与负理想解的距离也更近,导致所得方案排序结果并不能真实反映各备选方案的优劣程度。为有效克服决策结果的逆序问题,提出满足对称性、有界性的Pythagorean模糊对称交叉熵,进而给出Pythagorean模糊加权对称交叉熵的定义;针对规范化的Pythagorean模糊决策矩阵,以得分函数确定正、负理想方案,通过计算各方案与正理想方案的对称交叉熵并依据各属性的灰色关联贡献度确定各属性权重;分别求出各备选方案到正、负理想方案上的加权投影值,将两类加权投影值标准化处理,通过各方案的贴近度实现方案的排序择优。最终将该决策方法应用于R&D项目优选决策问题,并经对比分析验证该决策方法的有效性与合理性。

Picture模糊数的改进得分函数在多属性群决策中的应用

针对picture模糊环境下专家权重和属性权重信息未知的多属性群决策问题进行研究.首先,针对现有picture模糊数的得分函数存在一些不足问题,提出了一种新的得分函数.通过分析其相关性质,并与现有得分函数进行比较,说明其更具合理性,能更好地处理模糊决策信息.其次,提出了基于得分函数的picture模糊环境下的多属性群决策方法,根据每位专家给出的picture模糊评价信息的不精确程度及不同专家给出信息的差异程度,从个体和群体两方面综合得到决策者权重;利用得分函数构造不同属性的灰靶贡献度,从而确定属性权重.最后,通过实例比较分析验证了所提方法的可行性和有效性.

基于直觉三角模糊数向量投影的多属性决策方法

针对直觉三角模糊数向量投影引发的多属性决策问题,提出了一种属性权重确知、且属性值以直觉三角模糊数形式给出的多属性决策方法。从向量投影的角度出发,给出2个直觉三角模糊数向量之间投影的算法,进而利用各个方案的加权属性值在模糊理想解上的投影值大小对方案进行排序,并用实例进行验证。实验结果表明:该方法简洁明了、思路清晰,具有一定可行性和实用性,易于在实际应用中推广。

基于从众行为和移情关系的区间直觉模糊多属性群决策

在现实群决策中,决策者常因信息不完全或社会排斥风险而表现出从众行为,同时通过情感移情效应感知他人情感,并将其观点纳入决策之中。但目前群决策研究鲜少考虑从众行为与移情关系的因素。为了拓展群决策的研究范畴和应用领域,提出一种多属性群决策方法,揭示了从众行为和移情关系对群决策的影响规律。首先,构建一个序贯决策分析框架,有效表达决策者从众行为对群决策的影响机制。随后,引入移情网络,对决策者的移情关系、感召力和知识能力三方面信息进行界定,进而探讨这些因素在决策过程中的作用效果。评估阶段的从众关系综合考虑了移情关系、感召力和知识能力;集结阶段的决策者权重受到感召力的影响,而时间点权重则由知识能力决定;在共识阶段,利用移情关系提出意见调整建议。最后通过实例研究说明,所提方法能够取得可靠且稳定的结果,并且相较于传统群决策方法,能更为高效地达成群体共识。

模糊多属性决策的一种新方法——模糊投影法

一、模糊多属性决策投影法 （一）有关定义 定义1：模糊区间数（^～m1，^～m2）被称为L—R型模糊数，若其隶属函数为：

基于自信息熵的直觉模糊决策系统的属性约简

针对在直觉模糊集中,利用下近似构建的约简只考虑了下近似而忽略了上近似,从而导致一些信息丢失的问题,基于直觉模糊集的上、下近似提出了3种熵度量,并将其应用于直觉模糊决策信息系统的约简之中。在直觉模糊决策信息系统上定义用于描述直觉模糊关系的3种不确定性度量,分别为平均决策指数、平均安全决策指数以及平均风险决策指数,并在此基础上依次提出了条件信息熵、条件粗糙熵和自信息熵,基于自信息熵给出了相应的约简定义以及属性约简算法。在多个数据集上的实验表明,所提出的属性约简算法与其他算法相比,约简结果更具有优越性以及鲁棒性。

基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法

基于梯形模糊数信息环境,研究动态混合多属性群决策问题.给出梯形模糊数的转化方法及梯形模糊数信息的加权综合集结方法,定义动态梯形模糊加权几何算子;提出不同类别权重的确定方法,利用决策专家的赋值离差和最小化方法确定决策者的权重,运用离差最大化模型确定属性权重,基于熵权法和Orness测度赋权法计算时间权重;在此基础上,利用VIKOR(多准则妥协解排序)法提出一种基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法,并通过算例验证其可行性与有效性.