区间直觉梯形模糊Bonferroni平均算子及在多属性群决策中的应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于加权区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(WIVITFBM)算子的决策方法.首先,基于IVITFN的运算法则和Bonferroni平均(BM)算子,定义了区间直觉梯形模糊Bonferroni平均(VITFBM)算子和WIVITFBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于WIVITFBM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。

区间直觉梯形模糊几何Heronian平均算子及应用

针对决策信息为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出了一种区间直觉梯形模糊几何加权Heronian平均算子(IVITFGWHM)的决策方法。基于IVITFN的运算法则和几何Heronian平均(GHM)算子,定义了IVITFGHM算子和IVITFGWHM算子。研究了这些算子的一些性质,建立基于IVITFGWHM算子的MAGDM模型,结合排序方法进行决策。通过MAGDM算例验证了该算子的有效性与可行性。

直觉梯形模糊群决策的可能性均值方差方法

研究方案属性值为直觉梯形模糊数(ITFN)多属性决策群问题,提出了一种基于可能性均值-方差的决策方法.首先定义了ITFN新的合理运算法则,引入了ITFN的可能性均值、方差及其指标值的概念,根据可能性均值和方差指标给出了ITFN新的排序方法.通过构建线性目标规划模型求解得到方案的群体综合属性值,进而给出群决策结果.实例分析验证了方法的有效性.

一种基于属性加权综合直觉梯形模糊数多属性决策方法

在解决属性值为直觉模糊数的多属性决策问题中,其权重信息未知.先采用熵值法来求其权重,并用直觉梯形模糊数权重平均算子求出各指标的平均属性值,给出了直觉梯形模糊数得分函数公式,期望函数公式.并提出了解决此类问题的方法与步骤,根据得分函数值大小进行排序,选择出最优方案.通过一个实例对此方法进行验证.

直觉梯形模糊数与熵权-TOPSIS的可靠性分配

可靠性分配是数控机床可靠性优化设计的重要任务,传统上可靠性分配方法存在分配影响因子单一和主观经验过多等缺陷。为了解决这些问题,运用主客观相结合的方法,综合考虑了多种影响因素,根据影响因素重要性给予不同的直觉梯形模糊数,运用最大熵有序加权算子(ME-OWA)赋予影响因素有序的权重最后综合多位专家判断,利用逼近理想点排序法(TOPSIS)来灵活分配子系统的可靠性。通过以数控机床八个子系统例分析并且与传统的FOO与模糊分配方法比较,证明了所提出的方法有效性、准确性。

直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法

针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。

区间直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析方法

针对评价信息以区间直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出一种基于灰色关联分析的多属性决策方法。首先给出区间直觉梯形模糊数的定义、运算法则及距离公式,然后通过灰色关联分析得出关于区间直觉梯形模糊数的灰色关联系数;运用灰色关联系数确定各属性权重,并依据其计算得到各备选方案的关联度,最终根据该值的大小对所有方案排序以获得最优方案。进一步通过最佳信息系统决策的实例分析,验证所提方法的可行性与有效性。

基于直觉梯形模糊数的数字保护可靠性分析

智能变电站继电保护系统在架构和原理上都发生了巨大改变,如何客观正确地分析其可靠性尤为重要。对保护信息分类处理,采用最小路集算法进行合理的拓扑分析,然后运用直觉梯形模糊数对系统具有模糊不确定性的设备元件故障率进行分析计算,得出模糊可靠性指标,并通过编程的方式运用直觉梯形模糊数的信息不完全确定决策方法对最小路集线路进行可靠性分析,找出系统的薄弱环节。事实证明,该方法是一种具有实际意义的继电保护系统可靠性评估方法。

基于成本走廊和直觉梯形模糊数的成本责任分析

煤炭企业的成本责任管理是煤炭企业成本管理的基础环节,而目前很多煤炭企业存在成本责任归属不明确,责任落实不到位等问题。本文在相关文献的基础上,基于成本走廊相关理论体系,将煤炭企业发生的成本按照区、块、单元、线进行划分表示。以某个单元为例,利用直觉梯形模糊数的相关方法,确定了单元成本责任权重系数,并借助于层次分析方法确定了区成本责任权重系数,能够为可视化的成本责任管控打下基础。提高成本责任管控方法在煤炭企业的实用性用性,对煤炭企业的成本管理具有重要的理论和实践意义。

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数(IVITFN)的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均(IVITFNWAA)算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均(IVITFNOWA)算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成(IVITFNHA)算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。

基于区间直觉梯形模糊数MADM问题的GRA法

针对属性权重信息不完全未知的区间直觉梯形模糊数多属性多方案(MADM)决策问题,笔者定义了区间直觉模糊数的距离公式、灰关联系数,给出了权重信息不完全情况下属性权重的计算方法,并通过数学软件计算得到各属性的权重,对方案进行了排序。最后,通过算例说明了该方法的实用性。

一种基于优势度的直觉梯形模糊数排序方法

文章给出了直觉梯形模糊数的期望值和散度的定义,并依据期望值越大、散度越小越优原则,构造了排序直觉梯形模糊数的排序指标,进而提出了一种基于优势度指标的直觉梯形模糊数的排序方法。通过具体算例将文章提出的排序方法与已有文献中的方法进行比较,说明了该排序指标的有效性,并将该方法应用到了直觉梯形模糊数的多属性决策方法领域。

基于改进得分函数的直觉梯形模糊数群体多属性决策方法

为考虑群体多属性决策问题中决策人的风险偏好,在直觉梯形模糊数的基础上,利用连续区间有序加权平均算子对直觉梯形模糊数进行化简,使其转换成直觉模糊数。并基于此提出了一种全新的得分函数。从而得到了一种全新的群体多属性决策方法,将其应用于具体算例中,给出了该方法的具体步骤并证明了有效性。

基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题,提出一种基于累积前景理论和Cho-quet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数,通过价值函数和决策权重函数计算方案单属性前景值,并运用Choquet积分融合属性间存在关联性的前景价值信息获得方案综合前景值,根据综合前景值的大小实现方案的排序和优选。风险投资实例分析说明了该方法的可行性。

区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其应用

研究了决策信息为区间直觉梯形模糊数且属性间存在相互关联的多属性群决策问题,提出一种基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的决策方法.基于区间梯形直觉模糊数的运算法则和几何Bonferroni平均算子,定义了区间直觉梯形模糊几何Bonferroni平均算子及其加权算子.给出了这些算子的一些性质,建立基于区间直觉梯形模糊几何加权Bonferroni平均算子的多属性群决策模型.最后,将该方法应用在供应商选择的群决策问题中,结果表明了该方法的有效性与可行性.

基于前景理论和直觉梯形模糊数的高铁车站监控方案决策研究

高铁车站主要通过视频进行监控和预警,目前尚无监控系统布设的标准,不同监控方案的遴选主要依赖人为臆断,需要一种科学可行的决策方法,使监控方案遴选更加经济与合理。直觉梯形模糊数能够较好地反映专家在决策中的犹豫度水平,利用进一步完善的直觉梯形模糊数运算法则,结合前景理论与熵理论,提出一种新的决策方法,用于监控方案评价。根据前景理论,定义了直觉梯形模糊数的前景效应和相对正负理想点的综合前景值,并用熵权法确定各属性权重值,最后集结择优和排序。以某高铁车站监控方案为实例进行分析,证明了提出方法的可行性与实用性。

区间直觉梯形模糊交叉影响平均算子及其应用

针对多属性决策问题运用新的集成算子方法,构造出相应的多属性决策方法。利用隶属度和非隶属度之间存在某种关联和相互影响,提出了区间直觉梯形模糊数的改进的加法运算、数乘运算、乘积运算和幂运算。并在这些运算的基础上,给出了区间直觉梯形模糊数的加权交叉影响平均算子和几何交叉影响平均算子。最后通过实例验证了所提方法的有效性。

基于直觉梯形模糊数的多属性决策方法

针对权重信息已知、不完全未知和完全未知且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题,给出了基于直觉梯形模糊数得分函数和投影模型下的多属性决策方法,对于属性权重不完全的情况,通过投影法建立了非线性规划模型,并通过数学软件得到各属性权重,并通过投影率作为排序指标,进行排序择优.最后通过实例说明了该方法的有效性.

基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable,ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。

基于区间直觉梯形模糊数的多属性群决策方法

针对专家和属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,根据定义的区间直觉梯形模糊数的交叉熵求解专家权重,结合灰色关联分析法定义了综合关联系数和综合关联度,依据所有决策方案的综合关联度最大化的思想构建模型得到属性权重公式,并给出基于IITFN-WAA算子的群决策步骤,最后通过实例分析验证决策方法的合理性。