三角直觉模糊广义有序加权平均算子及其在多属性群决策中的应用

针对属性以三角直觉模糊数(TIFN)形式表示和具有不完全权重信息的多属性群决策(MAGDM)问题进行了研究。首先定义了三角直觉模糊广义有序加权平均(TIFGOWA)算子,再利用得分函数和精确函数对方案的排序方法,对不完全权重信息的三角直觉模糊MAGDM问题,运用TIFGOWA算子提出一种新的多目标线性规划的求解方法。最后,运用一个算例说明了本文所提方法的合理性与有效性。

基于有序加权平均算子的概率模糊认知图

模糊认知图(FCM)与概率模糊认知图(PFCM)使用简单的加权和集结因果推理结果,忽略了原因节点间关联关系的不确定性,阈值函数导致推理结果进一步失真。在继承FCM与PFCM优点的基础上,引入有序加权平均(OWA)算子模拟各种确定的或模糊的与或组合关系,提出了基于有序加权平均算子的概率模糊认知图(OWA-PF-CM)。通过构建一个动态的攻击效能评估模型,阐述了OWA-PFCM在工程建模中的应用。OWA-PFCM能同时表示因果节点状态的不确定性、因果联系强度的不确定性、与或组合关系的不确定性,具有更强的模拟能力。

模糊诱导有序加权平均算子

给出了诱导有序加权平均算子的矩阵表示,在此基础上提出了模糊诱导有序加权平均算子,讨论了模糊诱导有序加权平均算子的相关性质,并将模糊诱导有序加权平均算子用于一个投资决策实例分析中。

基于联系数广义有序加权平均算子的三角模糊数多属性决策方法

为解决属性值和属性权重都是三角模糊数时的多属性决策问题,采用等价转换的思路将属性值和属性权重的三角模糊数转换成同异型二元联系数,进而将三角模糊数的多属性决策转换成二元联系数的多属性决策.基于对二元联系数的有效信息集成,构建了一种新型的联系数广义有序加权平均(CNGOWA)算子,并提出了一种基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法.实例分析表明,基于CNGOWA算子的三角模糊数多属性决策方法合理、稳定,可应用于三角模糊数型的模糊数据的决策分析和应用.

模糊诱导有序加权平均算子的散度

在复杂系统中,模糊诱导有序加权平均算子是一种重要的聚合多源信息工具。借鉴信息熵理论,分析研究了模糊诱导有序加权平均算子的偏好散度和分布散度及它们的相关性质。从实际应用的角度,给出了基于偏好散度和分布散度的选择模糊诱导有序加权平均算子权重向量的优化模型。

区间毕达哥拉斯模糊优先加权平均算子及其应用

为了解决属性间具有优先关系的区间模糊多属性决策问题,将优先集成算子推广到区间毕达哥拉斯模糊环境,定义了区间毕达哥拉斯模糊优先加权平均(IVPFPWA)算子,研究了该算子的基本性质,给出基于IVPFPWA算子的多属性决策方法,通过决策实例说明了该方法的有效性和可行性。

连续区间直觉模糊有序加权几何算子及其群决策方法

文章基于连续有序加权几何(C-OWG)算子,提出了带有决策者态度参数的连续型区间直觉模糊有序加权几何(C-IVIFOWG)算子,推导出其数学表达式,给出了新的区间直觉模糊数序关系判别准则,同时,证明了C-IVIFOWG算子具有单调性和有界性。对C-IVIFOWG算子进行扩展,提出了加权平均C-IVIFOWG算子(WAC-IVIFOWG)和有序加权平均C-IVIFOWG算子(OWAC-IVIFOWG),分析了相关性质。最后提出了基于扩展的C-IVIFOWG算子的多属性群决策方法,算例分析表明所提算子的有效性。

基于模糊有序加权平均算子的模具设计与制造课程开发

针对当前模具设计与制造数字化技术的广泛应用,研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题,给出了一种模糊有序加权平均(FOWA)算子,利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结。基于FOWG算子及互补判断矩阵排序公式,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。利用该算法对模具设计与制造课程开发方案进行排序和择优,为高职教育构建一个开放的、动态的课程体系提供了依据。

广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子及其应用

将广义有序加权比例平均算子推广到毕达哥拉斯模糊决策环境中,定义了广义毕达哥拉斯模糊有序加权比例平均算子(GPFOWPA),并研究了该算子的性质。最后,提出了基于GPFOWPA算子的模糊多属性群决策方法,并通过实例证实其有效性与可行性。

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。

区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策

为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval-valued intuitionistic fuzzy number,IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。

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。

梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子及其应用

本文研究决策信息为梯形模糊数直觉模糊数(TFNIFN)且属性间存在相互关联的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于梯形模糊数直觉模糊加权Bonferroni平均(TFNIFWBM)算子的决策方法.首先,介绍了TFNIFN的概念和运算法则,基于这些运算法则和Bonferroni平均(Bonferroni mean,BM)算子,定义了梯形模糊数直觉模糊Bonferroni平均算子和TFNIFWBM算子.然后,研究了这些算子的一些性质,建立基于TFNIFWBM算子的多属性群决策模型,结合排序方法进行决策.最后,将该方法应用在MAGDM中,算例结果表明了该方法的有效性与可行性.

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。

基于直觉模糊混合优先算子的多准则决策方法

直觉模糊数是对传统模糊数的拓展,混合优先算子是对优先算子和加权算子的拓展.在直觉模糊的情形下,现实中针对实际活动中需要同时考虑准则之间具有不同优先级别和准则权重的多准则决策问题大量存在.本文基于直觉模糊优先算术平均(IFPWA)算子提出了直觉模糊混合优先算术平均(IFHPWA)算子;基于直觉模糊优先几何平均(IFPWG)算子提出了直觉模糊混合优先算术平均(IFHPWG)算子.这两种算子的特点不仅考虑到数据的重要性程度而且考虑到了准则的优先水平.在此基础上,提出了一种基于直觉模糊混合优先算子的多准则决策方法.该方法利用IFHPWA(IFHPWG)算子对数据信息进行加权集结,利用记分函数对方案进行排序并择优.最后,通过一个人才引进的实例分析,验证了所提决策方法的可行性和有效性.

基于GOWA算子的直觉模糊多属性决策方法

针对直觉模糊环境下的多属性决策问题,提出了一种基于广义有序加权平均(GOWA)算子的决策方法。首先构造了直觉模糊集相对隶属度和相对非隶属度计算公式,使得决策方案的定性、定量指标的属性评价值和权重都可以用直觉模糊集进行统一描述,然后提出能集结直觉模糊集的GOWA算子,进而建立了直觉模糊多属性决策问题的GOWA决策方法。最后利用一个实例对文中模型与方法进行了验证、说明。

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。

基于直觉模糊集和POWA算子的目标类型识别方法

将编队级目标类型融合识别问题归结为一类具有优先级的不确定多准则决策问题,基于直觉模糊集和POWA算子的基本概念,分别定义了直觉模糊优先有序加权平均算子和直觉模糊混合优先有序加权平均算子,给出了确定其关联权重向量的方法。对编队级目标情报融合识别问题进行数学描述,结合直觉模糊熵权思想和直觉模糊平均加权算子,提出了基于直觉模糊混合优先有序加权平均算子的舰艇编队目标类型融合识别方法,利用实例对方法的有效性进行了说明。

基于优先集成算子的直觉乘法偏好关系共识模型

针对专家之间具有优先关系时直觉乘法偏好关系下群体共识决策问题,提出一种基于优先集成算子的直觉乘法偏好关系共识方法。为了有效集结专家偏好信息,提出直觉乘法优先加权平均(IMPWA)算子和直觉乘法优先加权几何(IMPWG)算子,并研究其相关性质;定义直觉乘法偏好关系的共识度和接近度概念,据此完成非共识偏好信息的识别和修正,构建一种迭代共识算法。案例表明该方法的可行性和有效性。