犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子及其在多属性决策中的应用

Bonferroni几何平均算子是信息集结问题的研究热点,其主要优点是能捕获变量间的关联性。在Bonferroni几何平均算子基础上提出犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子、广义犹豫模糊最优加权Bonferroni几何平均算子。新算子能体现变量同余下变量整体间的加权平均、余下变量相互间的加权平均,并具有退化性。验证了新算子具有幂等性、单调性、有界性等优良性质。以此为基础,提出一种犹豫模糊多属性决策方法,并通过算例验证了方法的实用性。

区间Pythagorean模糊几何加权Bonferroni平均算子及其应用

在区间毕达哥拉斯模糊集(IVPFS)环境下,分析了几何Bonferroni平均(GBM)算子中输入变量间关联性对决策的影响,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均(IVPFGBM)算子,并讨论其性质;根据属性指标的重要程度,构造了区间毕达哥拉斯模糊几何加权Bonferroni平均(IVPFGWBM)算子,利用该算子的优势提出区间毕达哥拉斯模糊多属性决策方法,并进行了算例验证.

三角模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

针对决策信息为三角模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种基于三角模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法。首先,基于TFNIFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了三角模糊数直觉模糊BM算子和TFNIFWBM算子;然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。最后通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。

区间直觉模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉模糊数(IVIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于区间直觉模糊几何加权Bonferroni平均(IVIFGWBM)算子的决策方法。介绍了IVIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和几何Bonferroni平均(GBM)算子,定义了区间直觉模糊几何Bonferroni平均(IVIFGBM)算子和IVIFGWBM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVIFGWBM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。将该方法应用在一个MAGDM问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性。

区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均算子及其应用

研究变量值为区间毕达哥拉斯模糊数的决策问题,针对决策者、属性间的支撑度及权重对决策的影响,提出基于区间毕达哥拉斯模糊幂加权几何Bonferroni平均(IVPFPW-GBM)算子的模糊多属性群决策方法,定义IVPFPW-GBM算子并讨论其性质;构造应用IVPFPW-GBM算子的MAGDM模型,通过排序方法进行决策.最后实例验证其有效性.

三角犹豫模糊Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对属性间含有关联信息的三角犹豫模糊多属性决策问题,提出一种基于三角犹豫模糊Heronian平均算子的决策方法。首先,考虑已有Heronian平均算子仅适用输入变量为两参数的情形,进一步定义三参数加权Heronian平均(TPWHM)和三参数加权几何Heronian平均(TPWGHM)算子,证明所提算子具有还原性、幂等性、单调性和有界性等性质,并研究它们的几种特例。其次,将TPWHM和TPWGHM算子推广至三角犹豫模糊决策环境下,提出三角犹豫模糊三参数加权Heronian平均(HTFTPWHM)和三角犹豫模糊三参数加权几何Heronian平均(HTFTPWGHM)算子,并证明算子的优良性质。在此基础上,提出基于两种算子的决策分析方法,并用来解决三角犹豫模糊决策问题。最后,通过算例验证所提方法的可行性和合理性。

q阶三角犹豫模糊BM算子及其多属性决策应用

为解决更为广泛的模糊决策问题,同时使决策信息与人的认知思维更为贴近,结合q阶犹豫模糊集和三角模糊数,提出了q阶三角犹豫模糊集的概念并定义了q阶三角犹豫模糊集运算。为了刻画信息集成过程中评价信息之间存在的关联关系,将Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊Bonferroni平均算子。为了刻画更多的关联关系,将广义Bonferroni平均算子推广至q阶三角犹豫模糊集,提出了q阶三角犹豫模糊广义Bonferroni平均算子。考虑不同属性的评价信息的重要程度不同,提出了其加权形式。最后,提出了q阶三角犹豫模糊环境下的多属性决策方法,并以算例验证了实验结果。

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。

T球面概率犹豫模糊集及在绿色创业企业绩效评估中的应用

基于T-球面模糊集(T-Spherical Fuzzy Sets,T-SFSs)和概率犹豫模糊集(Probabilistic Hesitant Fuzzy Sets,PHFSs)的性质,首先融合两者优点提出T-球面概率犹豫模糊集(T-Spherical Probabilistic Hesitant Fuzzy Sets,T-SPHFSs)概念,其能更准确地表达数据的模糊性和不确定性;然后,给出T-SPHFSs的运算法则和性质,提出T-球面概率犹豫模糊加权平均(T-Spherical Probabilistic Hesitant Fuzzy Weighted Averaging,T-SPHFWA)算子和T-球面概率犹豫模糊加权几何(T-Spherical Probabilistic Hesitant Fuzzy Weighted Geometric,T-SPHFWG)算子,并研究它们的幂等性、置换不变性、有界性和单调性等性质;最后,针对决策信息为T-球面概率犹豫模糊数的多属性决策问题,基于T-SPHFWA算子和T-SPHFWG算子构建多属性决策模型,通过绿色创业企业绩效评估算例证明决策方法的有效性与可行性。

基于加权犹豫Frank几何算法的决策模型

加权犹豫模糊集是一种广义的犹豫模糊集,其可以更准确和全面地刻画决策信息。而Frank三角模运算能够挖掘多个输入参数值间的相互关系。基于Frank三角模思想,在加权犹豫模糊环境下,提出了一种加权犹豫Frank几何平均算法的群决策模型。首先,运用Frank三角模定义了加权犹豫模糊基本运算法则,并构建了新的得分函数;接着,提出了加权犹豫Frank几何平均(WHFGA)算子,分析了WHFGA算子关于参数r的相关性质;最后,基于提出的WHFGA算子,建立了加权犹豫模糊多属性决策模型,并通过算例进行分析。实验结果表明,WHFGA算子具有良好的内在一致性。

基于Pythagorean三角模糊变量的群决策方法

首先,本文在Pythagorean模糊集与三角模糊数概念的基础上,提出了Pythagorean三角模糊集的概念,定义了Pythagorean三角模糊变量的运算规则、得分函数、精确函数、大小比较方法;其次,定义了Pythagorean三角模糊变量的加权算术平均算子、加权几何平均算子、有序加权算术平均算子、并介绍了这些算子具有的单调性、幂等性、有界性等性质;之后,将这些算子应用于属性权重确知的以Pythagorean三角模糊变量形式给出的多属性群排序问题中;最后、文章通过示例验证了基于Pythagorean三角模糊变量信息的多属性决策排序方法的实用性和有效性。

基于IVHFGWBM算子的犹豫关联多属性决策方法

文章对于相互关联的区间犹豫模糊多属性决策问题,提出一种新型决策模型,融合区间犹豫模糊集和几何Bonferroni平均算子,提出区间犹豫模糊几何Bonferroni平均算子和区间犹豫模糊几何加权Bonferroni平均（IVHFGWBM）算子,研究了基于新型犹豫多属性决策模型的决策算法。

概率区间犹豫模糊集的多属性群决策方法

针对概率区间犹豫模糊集中运算不满足封闭性的问题,定义新的概率运算公式,使其满足封闭性,研究改进后的运算性质,提出概率区间犹豫模糊集的加权平均算子和加权几何算子,并得出集成算子法和均值法两种集成算法.研究结果表明:改进后运算具有交换律、乘法分配律、指数分配律、德摩根对偶律等良好性质.提出的两种算法有助于完善模糊决策理论,在现实生活中的决策问题都具有可行性和有效性.

基于R-THIOWGA集成算子的模糊关联多属性群决策方法

属性间的关联性破坏了独立多属性决策信息的测度可加性,为了更客观地反映决策者的决策意图,更准确地融合决策信息,同时提升算子对决策属性的描述能力,定义了三角犹豫直觉模糊数新的比较规则,引入模糊测度及Choquet积分定义了三角犹豫直觉模糊关联有序加权几何平均算子(R-THIOWGA),并构建了R-THIOWGA的数学模型,证明了R-THIOWGA幂等性、有序单调性、有界性等算子性质.以R-THIOWGA集成算子为基础,提出了模糊关联多属性问题群决策方法,并应用于我国海军远海维修保障平台选型的算例分析.研究结果表明,应用R-THIOWGA算子及基于R-THIOWGA的群决策方法解决模糊关联多属性决策问题是可行的、有效的.

基于对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子的多属性决策方法及其应用

针对需要同时考虑变量隶属度、非隶属度以及关联性的融合问题,本文将对偶犹豫模糊集与Heronian平均算子相结合,定义了对偶犹豫模糊几何Heronian平均算子和对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子,讨论了新算子的一些优良特性,包括幂等性、置换不变性、有界性、单调性等性质,并针对属性值为对偶犹豫模糊语言信息关联系的多属性决策问题,建立了基于对偶犹豫模糊几何加权Heronian平均算子的多属性决策模型,基于所定义的算子和建立的数学模型,提出了一种新的基于对偶犹豫模糊Heronian平均算子的多属性决策方法。最后,通过多属性决策算例验证了方法的有效性和可行性。

基于HTFWBM算子的多属性关联决策方法

研究属性间相互关联环境下的犹豫三角模糊多属性决策(MADM)问题,提出一种新的算法。首先,基于犹豫三角模糊数(HTFN)的运算规则和Bonferroni平均(BM)算子定义犹豫三角模糊Bonferroni平均(HTFBM)算子和犹豫三角模糊加权Bonferroni平均(HTFWBM)算子;其次,研究HTFBM的一些性质,建立基于HTFWBM的MADM模型;最后,通过一个投资项目选择算例证明算子的有效性与可行性。

基于FOWGA算子的动态三角模糊数多属性决策法

针对各决策时段权重未知、属性值以三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,给出模糊有序加权几何平均(FOWGA)算子.算子可以对各时段属性信息进行横向和纵向的集结,从而得到方案的排序.最后通过实例分析说明方法的有效性和可行性.

改进二维云模型的信息工程监理风险评估

针对传统信息工程监理风险评估具有随机性与模糊性,提出了改进二维云模型的风险评估模型。通过三角模糊层次分析理论确定各风险因素权重,以可能性和严重度为基础变量,构建基于二维云模型的风险云图,在加权有序几何平均算子(order weighted geometric averaging operator,OWGA)的基础上引入情境参数,根据决策者的风险偏好优化各准则层风险云与云标尺的贴近度排序。经过实例仿真,表明所提模型可以在融合专家智慧的同时,避免定性云转换为定量值的损失,将风险以蕴含随机性和模糊性的形式可视化,经改进贴近度确定风险等级,验证了其有效性及优越性。

基于HTFWGBM算子的供应商选择模型研究

由于供应商选择中的的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性,从而导致信息融合失真和决策结果不准确的情况。针对决策属性以犹豫三角模糊数(HTFN)给出的供应商的选择问题,本文提出一种基于HTFGWBM算子的决策算法。首先,针对犹豫三角模糊数和几何Bonferroni平均算子理论,分别定义了犹豫三角模糊几何Bonferroni平均(HTFGBM)算子和犹豫三角模糊几何加权Bonferroni平均(HTFGWBM)算子,同时分别研究了算子的幂等性,置换不变性,单调性和有界性等性质。其次,基于HTFGWBM算子构建新型犹豫多属性决策模型,结合HTFN排序方法进行备选供应商排序。最后通过算南水北调中线工程中的供应商选择实例证明了决策模型的可行性与有效性。结果表明,通过调整模型参数,模型具有一定的延展性和容错能力,能够很好的进行科学决策。