基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明:犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。

基于语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法

将图犹豫模糊集与语言术语集结合,定义了语言图犹豫模糊集和语言图犹豫模糊数的运算,为比较语言图犹豫模糊数的大小,考虑了语言图犹豫模糊数中元素的离散程度对评估结果的影响,定义了得分函数和精确函数,提高了得分函数对语言图犹豫模糊数的区分能力。结合Hamy平均算子,定义了语言图犹豫模糊Hamy平均算子,研究了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的性质,并提出了语言图犹豫模糊Hamy平均算子的多属性决策方法。最后,将其应用于建筑公司原料供应商的选择中,并与现有方法进行对比分析,验证了所提方法的有效性和可行性。

基于犹豫度的优先加权平均算子在区间犹豫模糊语言集下的多属性群决策

针对评价信息为区间犹豫模糊语言集,专家权重和属性权重完全未知的多属性群决策问题,本文定义了区间犹豫模糊语言集上的一个新的得分函数,提出了基于犹豫度的专家及属性优先关系的计算方法,根据优先关系定义了优先加权平均(IVHFLHDPWA)算子,由该算子得到综合评价信息计算得分值并进行排序,最后将其应用于火灾应急预案的选择问题中,验证了所提算子的有效性和适用性.

广义毕达哥拉斯犹豫模糊集混合加权距离测度及决策应用

在毕达哥拉斯犹豫模糊数的距离基础上,定义毕达哥拉斯犹豫模糊集(Pythagorean hesitant fussy set,PHFS)的加权距离测度和有序加权距离测度,在兼顾属性权重和位置权重的基础上,提出广义PHFS混合加权距离测度(D_(GPHFHWA)),并研究其性质和特殊形式。针对属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊数且属性权重未知的多属性决策问题,利用毕达哥拉斯犹豫模糊指数熵确定属性权重,并结合逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)思想,提出基于D_(GPHFHWA)测度的决策方法。最后,通过实例验证所提方法是有效、合理的。

阿基米德copula概率对偶犹豫模糊信息集成算子及其在多属性群决策中的应用

本文基于阿基米德copula和相应的协copula定义了概率对偶犹豫模糊信息的一些运算法则,为概率对偶犹豫模糊信息的融合提供了一种新思路。这些运算法则不仅可以保持运算的封闭性,而且可以反映出概率对偶犹豫模糊信息之间的关系。在进一步研究运算法则性质的基础上,提出了阿基米德copula加权概率对偶犹豫模糊算术平均算子和几何平均算子,并讨论了其性质。针对概率对偶犹豫模糊信息环境下属性权重信息未知的多属性群决策问题,给出了求解属性权重的公式,并利用上述算子进行信息集结,获得了群决策方法。最后,通过公众生态环境满意度评价的实例说明所提方法的有效性,利用参数对评价结果的影响说明决策方法的灵活性。此外,还将本文方法与现有方法进行了对比分析。

犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用

针对输入变量之间的相互影响以及评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,提出一种基于犹豫模糊语言Heronian平均算子的多属性决策方法。由于Heronian平均(HM)算子具有能够反映输入变量之间相互关联的良好特性,在犹豫模糊语言信息环境下,提出了两种新的集成算子,即犹豫模糊语言Heronian平均(HFLHM)算子和犹豫模糊语言几何Heronian平均(HFLGHM)算子,同时研究了它们的一些特性。考虑到输入变量具有不同的重要程度,还定义了犹豫模糊语言加权Heronian平均(HFLWHM)算子和犹豫模糊语言加权几何Heronian平均(HFLWGHM)算子。最后提出了基于HFLWHM算子和HFLWGHM算子的犹豫模糊语言多属性决策方法,并通过实例验证了这些算子的合理性和可行性。

基于勾股模糊语言幂加权平均算子的多属性群体决策方法

针对多属性群决策问题,采用能够方便专家参考语言集信息进行评价并且取值灵活的勾股模糊语言集进行了处理。首先,基于语言集和勾股模糊集的距离测度给出了勾股模糊语言数距离测度的定义与相关性质;以勾股模糊语言数的距离测度作为幂均(PA)算子的距离度量,提出了勾股模糊语言幂加权平均(PFLPWA)算子用于对群决策过程中不同专家评价矩阵进行融合,同时在融合过程中考虑专家评价的差异性;最后,基于PFLPWA算子构建了勾股模糊语言环境下的群体决策新方法,并通过案例分析检验了PFLPWA算子应用于群决策中的有效性和适用性。

混合型广义犹豫模糊语言多准则群决策方法

针对各专家决策矩阵中方案赋值为不同犹豫模糊语言集的多准则群决策问题,提出基于广义犹豫模糊语言集、得分函数与排序得分的新方法。运用新得分函数,将各专家的广义犹豫模糊语言决策矩阵转化为得分决策矩阵;根据各专家给出的准则权重向量的不同情况,计算各方案在准则集下的加权得分函数值或得分函数值;依据这些函数值的特征,得到各专家认为各方案的排序位置及其得分;按照专家权重向量的不同情况,求得各方案的综合排序得分,进而确定各方案的排序。以新能源汽车零配件小微企业的信用评估为例,验证了所提方法的可行性和有效性。

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.

犹豫Pythagorean模糊语言优先级集结算子及应用

基于犹豫Pythagorean模糊集、直觉模糊语言集和优先级算子研究了属性存在优先级关系的犹豫Pythagorean模糊语言多属性决策问题。定义犹豫Pythagorean模糊语言集,提出犹豫Pythagorean模糊语言数的运算法则、得分函数及其精确函数;根据犹豫Pythagorean模糊语言集和优先级算子提出犹豫Pythagorean模糊语言优先级集结算子;根据犹豫Pythagorean模糊语言优先级集结算子构建能够解决属性存在优先级关系的多属性决策模型,并通过案例验证了该模型的有效性。

基于犹豫模糊语言概念格的在线教学评价方法

受新冠疫情影响,在线教学成为一种常态化的教学方式,因此建立合理的在线教学能力评估模型,对保障在线教学质量有着重要作用。为更贴近现实生活中人们的评价习惯,基于形式概念分析理论,结合犹豫模糊语言术语集,提出犹豫模糊语言形式背景并讨论其相关性质。在犹豫模糊语言决策形式背景下,用犹豫模糊语言概念格处理专家给出的语言评价信息,并定义犹豫模糊语言术语集间的加权相似度,讨论犹豫模糊语言概念格间的细于关系,建立犹豫模糊语言规则提取应用模型,最后将该方法应用到线上教学评价中。结果表明,该线上教学评价方法更简洁,具有更高的实用价值。

广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子在多属性决策中的应用

在对偶犹豫模糊语言集、概率对偶犹豫模糊集和广义幂集结算子的基础上,研究了在概率对偶犹豫模糊语言环境下的广义幂集结算子问题。首先,给出了概率对偶犹豫模糊语言集的定义、运算规则、得分函数、精确函数、距离测度、熵。然后,定义了广义概率对偶犹豫模糊语言幂集结算子,并研究其具有的性质。其次,提出了一种决策方法来解决集结数据之间存在相互关系的概率对偶犹豫模糊语言多属性决策问题。最后,结合相关案例验证了该方法的有效性和可行性。

基于双边犹豫模糊非均衡语言优先集成算子的应急响应预案评估方法

在应用多属性决策理论求解应急响应预案评估问题时,问题结构的复杂性往往使决策者评价信息存在高度不确定性且属性相对重要性仅能以优先级关系来表征。为此,本文首先提出了双边犹豫模糊非均衡语言集这种新型信息形式以使决策者能够灵活有效的表征复杂评价信息,并定义了运算法则、熵和距离测度;其次,基于熵测度开发了双边犹豫模糊非均衡语言优先加权集成算子,并构建了能够考虑属性优先关系的多属性决策方法;进一步针对属性相对重要性不能由定性分析获得的情况,设计了客观权重确定方法,并构建了另一种更具实际灵活性的VIKOR决策方法;最后,实例研究表明了方法的有效性与优势。

犹豫三角模糊语言算子在多属性决策中的应用

文章在犹豫模糊集和三角模糊语言集的基础上,定义了犹豫三角模糊语言集的概念。给出犹豫三角模糊语言的运算法则,研究了两种集结算子。由于现实生活中存在着犹豫三角模糊语言集的有序位置具有不同权重的情况,提出了犹豫三角模糊语言有序加权平均(HTFLOWA)算子和犹豫三角模糊语言有序加权几何(HTFLOWG)算子。并讨论了其相应的运算定理。然后构建了犹豫三角模糊语言的得分函数,并在此基础上研究了犹豫三角模糊语言的排序方法。最后,提出了一种基于HTFLWA算子和HTFLWG算子的犹豫三角模糊语言多属性决策方法,并将其应用到绿色供应商的选择中,以此验证了其有效性和合理性。

基于犹豫模糊语言集结算子的多属性群决策方法

犹豫模糊语言是决策科学近年来出现的一种灵活有效的定性建模方法,犹豫语言的集成技术在群决策过程中尤为关键。文章在幂平均算子基础上提出犹豫模糊语言加权幂平均算子和犹豫模糊语言加权幂有序平均算子。新算子综合考虑了位置权重信息、数据权重信息以及决策信息的相对贴近度,使得决策结果更具有客观性和公平性。此外,为解决决策过程中可能出现的权重未知情况,进一步给出了犹豫模糊语言的线性加权幂有序平均算子。设计了犹豫模糊语言环境下权重已知和未知两种情况的多属性群决策方法,企业兼并重组中的对象选取案例验证了该方法的可行性和有效性。

权重完全未知犹豫模糊混合集成算子的群决策方法及应用

在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性.

基于POWAD算子的犹豫模糊语言多属性决策方法

为了综合考虑决策问题的概率信息和决策专家的犹豫不决和态度特征,将概率有序加权平均距离(POWAD)算子推广到犹豫模糊语言环境,介绍了犹豫模糊语言概率有序加权平均距离(HFLPOWAD)算子。基于TOPSIS方法,根据决策方案与理想方案的综合贴近度,提出了一种犹豫模糊语言多属性群决策方法。最后,通过一个投资项目的选择案例阐明了该方法的有效性。

基于直觉模糊语言集的直播带货窗口选择方法

商家利用职业直播带货主播推销产品已经成为当下最为火热的销售形式,本文利用基于直觉模糊语言集的群体多属性决策方法,为商家选择最优直播带货窗口提供了理论指导。在群体多属性决策方法的制定中,本文利用将语言变量转化为直觉模糊数的方式,对语言文本进行转化处理。分别考虑决策者与专家风险偏好的拟合程度,提出了一种将专家主观权重和客观权重相结合的专家权重确定方式。在对权重与直觉模糊集进行集合时,提出了一种全新的直觉模糊幂混合平均算子(IFPHA),并优化了集合过程中排序使用的得分函数。最后,采用topsis法,并结合改进的直觉模糊数相似度计算公式对最终方案进行了比较,选出最适合风险偏好中等商家的带货直播窗口。

基于组合权重的犹豫模糊语言决策方法

犹豫模糊语言决策方法中的权重需要人为给出,具有较大主观性,导致决策结果不稳定。针对该问题,提出一种组合权重,用于解决犹豫模糊语言多属性决策中权重未知的问题,并克服因主观权重带来的不确定性。通过最大偏差方法分别获得犹豫模糊语言集中的犹豫模糊集与语言集的客观权重,对这2种客观权重进行组合并归一化,从而得到组合权重,并给出基于组合权重的逼近理想解排序法的决策方法与犹豫模糊语言组合加权几何算子决策方法。实例结果表明,2种方法的决策结果相同,验证了组合权重的可行性。

加权犹豫模糊优先级算子的群决策方法

犹豫模糊集广泛应用于群决策理论,但有时会出现信息收集不完善、属性权重不明确等问题,造成群决策评估结果偏差。基于属性信息隶属度的权重和优先级的双重影响,提出加权犹豫模糊优先级平均算子和加权犹豫模糊优先级几何算子,并讨论这两种集成算子的基本性质。根据这两种算子构造一种基于加权犹豫模糊优先算子的多属性群决策方法,给出一个企业项目投资的决策模型,案例分析结果说明该模型是有效的。