毕达哥拉斯犹豫模糊集成算子及其决策应用

针对毕达哥拉斯犹豫模糊多属性决策中,集成算子的重要作用以及集成算子不完善的情况,较为系统地研究了毕达哥拉斯犹豫模糊集成算子。为此,在毕达哥拉斯犹豫模糊数的运算和运算法则基础上,定义了毕达哥拉斯犹豫模糊有序加权平均算子(PHFOWA)、广义有序加权平均算子(GPHFOWA)和混合平均算子(PHFHA),以及毕达哥拉斯犹豫模糊有序加权几何平均算子(PHFOWG)、广义有序加权几何平均算子(GPHFOWG)和混合几何平均算子(PHFHG),并结合数学归纳法分别给出了它们的计算公式,讨论了它们的有界性、单调性和置换不变性等性质。建立了基于毕达哥拉斯犹豫模糊集成算子的多属性决策方法,并应用算例和相关方法比较说明了决策方法的可行性与有效性。

区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian信息集成算子及其在多属性决策中的应用

针对区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境下的变量隶属度、非隶属度和属性的关联性融合问题,本文创新地将Heronian信息集成算子与区间毕达哥拉斯犹豫模糊数结合,定义了区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian加权平均算子(IVPHFHWM)和区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian几何加权算子(IVPHFGHWM),研究了IVPHFHWM算子和IVPHFGHWM算子的置换不变性、单调性、有界性。然后,针对属性值为区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性问题,建立了基于区间毕达哥拉斯犹豫模糊Heronian加权算子的多属性决策模型,给出了一种综合的区间毕达哥拉斯犹豫模糊数的多属性决策方法。最后,通过多属性决策实例说明了Heronian信息集成算子在区间毕达哥拉斯犹豫模糊环境中的可行性和优越性。

毕达哥拉斯犹豫模糊集

通过将犹豫模糊集与毕达哥拉斯模糊集相结合,提出毕达哥拉斯犹豫模糊集的概念,定义毕达哥拉斯犹豫模糊数的运算,研究其运算性质,并定义其得分函数实现毕达哥拉斯犹豫模糊数的大小比较。然后,提出毕达哥拉斯犹豫模糊数的加权算术平均算子和加权几何平均算子,并研究它们的性质。最后,给出一种基于毕达哥拉斯犹豫模糊信息的决策方法,并通过算例说明其可行性与有效性。

基于犹豫毕达哥拉斯模糊矩阵相似度的交互式群体评价方法

犹豫毕达哥拉斯模糊集(HPFS)不仅是毕达哥拉斯模糊集(PFS)和犹豫模糊集(HFS)的结合,而且是处理多属性指标信息群体决策问题的一个新工具。本文首先回顾了犹豫毕达哥拉斯模糊数(HPFN)的一些基本定义和相关运算。其次,通过适当补充隶属度、非隶属度集合元素数量和海明距离引入HPFN的相似度,并基于专家赋予的评价矩阵提出犹豫毕达哥拉斯模糊矩阵(HPFM)的相似度。最后,在犹豫毕达哥拉斯模糊环境下基于HPFM相似度设计一种交互式群体评价方法,并通过实例验证该方法的有效性。