犹豫模糊语言优先关系下的大群体层次聚类与小组赋权法

针对犹豫模糊语言优先关系下的大群体决策问题,考虑已有聚类方法对孤立点敏感的不足,提出一种新的层次聚类模型和综合考虑多方面信息的小组权重确定方法.首先,根据方案优先度检验孤立点,再基于层次聚类法和聚类有效性指标对决策者进行分组,采用概率语言优先关系表达各组优先关系信息;然后,通过综合考虑组间与组内距离、小组综合熵和小组规模等信息确定各小组的权重;最后,通过加权平均算子集结各小组意见并对方案进行排序.案例分析结果验证了该方法的合理性与可行性.

基于局部一致性调整算法的犹豫模糊语言决策模型

犹豫模糊语言偏好关系(HFLPRs)适用于信息不完全导致专家做决策时犹豫不决的情况,是帮助专家评价方案的有效工具。在应用HFLPRs进行决策时,其一致性改进过程对于得到准确有效的结果至关重要。因此,设计了HFLPRs乘性一致性改进算法,并构建了新的犹豫模糊语言决策模型。首先,引入了HFLPRs的有关概念以及HFLPRs的规范化方法;其次,为改进HFLPRs的乘性一致性,设计了新的乘性一致HFLPRs构造模型,并建立了乘性一致性改进算法;在该算法基础上,进一步利用HFLA算子构造犹豫模糊语言决策模型;最后,运用决策模型来处理实践中的配送中心选址问题,通过与现有方法的对比分析,验证了模型的合理性和有效性。

基于模糊一致性调整算法的推荐系统评估研究

考虑到一致性调整和排序权重向量确定方法是犹豫模糊语言群决策中的2个重要课题,构造基于一致性调整算法的犹豫模糊语言群决策模型。具体来说,该模型首先运用对数最小二乘法计算犹豫模糊语言偏好关系(hesitant fuzzy linguistic preference relation,HFLPR)的排序权重向量;其次,将一致性指数最小的语言偏好关系对应的排序权重向量作为HFLPR的序权重向量;随后,基于一致性调整算法建立了一种收敛的犹豫模糊语言群决策模型。该模型既没有改变原始犹豫模糊语言术语集,又可以尽可能地避免信息的损失;最后,将建立的模型应用于推荐系统的优选过程。实验表明,构建的群决策算法更合理有效。

不完全犹豫模糊语言偏好关系的不一致性修复方法

针对隶属度为犹豫模糊语言的不完全偏好关系,对其进行补全,并提出了一种基于偏差度的修复方法.首先,通过定义转换函数I以及f,并利用积性一致性补全不完全犹豫模糊语言偏好关系(IHFLPR).其次,基于误差偏好值以及两个犹豫度差值大小的比较准则,确定最大偏差度,并依据修复公式对不一致性进行修复.最后,通过实例以及与Xu的方法进行比较分析表明了该方法的有效性.

双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集及其应用

犹豫模糊语言术语集结合了模糊语言方法与犹豫模糊集的优势,常应用于定性环境下的群决策中.基于犹豫模糊语言关系,提出双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集.在该粗糙集中,定义了双论域上的乐观和悲观犹豫模糊语言多粒度粗糙集,并讨论了其相关性质.在此基础上提出以人岗匹配为背景的决策模型,并用算例阐述了所提出模型的有效性.结果表明,该模型不仅可以处理定性环境下的语言信息,而且可以结合不同专家的意见给出最终决策结果,为人岗匹配提供一种新思路.

犹豫模糊语言PROMETHEE方法在川酒品牌评价中的应用

基于犹豫模糊语言集理论,提出一种犹豫模糊语言信息环境下的PROMETHEE多属性决策方法,并应用于川酒品牌评价决策问题中.研究表明,犹豫模糊语言集能够很好地描述和处理复杂定性信息环境下的川酒品牌评价与决策问题;所提出的犹豫模糊语言PROMETHEE算法简便,且改进的偏好函数允许决策者根据其对方案的严格优于偏好对参数进行选择,可保证决策过程的科学性和决策结果的准确性.

群决策共识过程的优化及其在农产品滞销中的应用

群决策在重大事件中起着越来越重要的作用。如何优化决策过程并使专家们的意见达成共识是当前的热点问题。为了更有效的帮助人们使用群决策方法解决现实问题,运用犹豫模糊语言偏好关系,基于距离测度和相似度构建一种新的群决策方法。首先,介绍了语言术语集和犹豫模糊语言偏好关系的相关概念;其次,提出共识性测度及群共识性指数改进算法,在此算法和集结算子的基础上,构建群决策模型;最后,利用农产品滞销案例验证该模型的合理性和有效性。