基于直觉模糊值Sugeno积分算子的多属性群决策

针对现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题,提出了一种基于直觉模糊值模糊积分的多属性群决策方法.并基于直觉模糊值模糊测度,提出了一种直觉模糊值Sugeno积分算子,讨论了该算子的性质,给出了基于该算子的多属性群决策方法与途径.通过实例分析说明了该方法的具体应用及计算过程.

基于Sugeno积分的区间直觉模糊多属性决策

拓展了模糊测度与Sugeno积分的概念与理论,给出了区间直觉模糊信息环境下多属性决策的一种新方法.定义了区间直觉模糊值模糊测度与区间直觉模糊值Sugeno积分,并分析了它们与经典模糊测度及Sugeno积分之间的内在联系.在研究了区间直觉模糊值Sugeno积分性质和计算方法的基础上,提出了以该积分为集成算子的多属性决策方法.通过具体实例验证了该方法的实用性和有效性.

基于Choquet积分的区间值直觉模糊SIR群体决策方法

现实决策中,存在大量属性不确定以及属性间具有相关性的多属性决策问题。针对此类问题,文章提出了一种基于Choquet积分的区间值直觉模糊集的优劣势排序(SIR)群体决策方法。该方法通过集结不同决策者的决策信息,构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,再利用决策者(或专家)的不确定权重信息计算综合优劣势度,并得到相应的优劣势流,以此得到方案集的排序。最后通过实例说明方法的可行性和有效性。

基于Choquet积分的直觉模糊联盟合作博弈的Shapley值

本文针对联盟是直觉模糊集的合作博弈Shapley值进行了研究.通过区间Choquet积分得到直觉模糊联盟合作博弈的特征函数为区间数,并研究了该博弈特征函数性质。根据拓展模糊联盟合作博弈Shapley值的计算方法,得到直觉模糊联盟合作博弈Shapley值的计算公式,该计算公式避免了区间数的减法。进一步证明了其满足经典合作博弈Shapley值的公理性。最后通过数值实例说明本文方法的合理性和有效性。

Sugeno型模糊复值积分及其在分类器融合中的应用

给出的模糊复值积分、Sugeno型模糊复值积分概念,研究了其基本性质;将其作为一种新的算法应用于分类问题中,对应用中的细节问题进行研究,并用1个实例对其算法进行验证,结果显示该方法具有良好的分类效果。

基于直觉模糊集合的地基处理方案优选

在工程建设中,地基处理方案的优选往往受到工期、质量、造价等因素的约束,是一个复杂的系统评价问题。从经济性、技术性、环境影响、施工条件四个方面出发,以直觉模糊集合理论为基础,建立基于直觉模糊值Sugeno积分算子的地基处理模型。该优选决策模型很好地解决了在构建地基方案评价指标和专家在构建属性集合直觉模糊重要性测度过程中,属性指标之间和专家的偏好均存在不同程度的相互关联问题,并通过一个三元组来描述其隶属信息,运用直觉模糊值Sugeno算子对专家的评价值进行处理,判断备选方案的优劣次序。通过实际案例,分析验证了模型的可行性和合理性。

直觉梯形模糊数集成算子及在群决策中的应用

在决策问题中,为了解决因属性和专家偏好间相互关联而导致的传统信息集结算子失效问题,提出了基于Choquet积分的新的决策方法。该方法在Vague集的基础上引入模糊测度的概念,并用直觉梯形模糊数刻画专家评价信息;再利用Choquet积分和直觉梯形模糊数相互融合,形成基于Choquet积分的直觉梯形模糊数信息集成算子;讨论了该算子的相关性质,并利用该算子对各方案进行评价,从而选出最优方案。最后通过实例验证该方法的有效性和可行性。

Sugeno型模糊复集值积分在分类器融合中的应用探析

提出Sugeno型模糊复集值积分概念,概括其基本性质,以Sugeno型模糊复集值积分为工具,重点研究在分类器融合中应用的细节问题,并以2个具体实例给出操作实施步骤进行。结果显示:这种Sugeno型模糊复集值积分融合算法具有明显的优越性,采用双向隶属评价和模糊推理方法来进行案例最终分类,体现了分类的客观性、全面性,达到分类的较佳效果。

基于直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法

提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子TOPSIS的多属性群决策方法.首先,定义了直觉模糊λ-Shapley Choquet积分算子Hamming距离,并运用模糊测度,Choquet积分,Shapley值定义了直觉模糊算术广义λ-Shapley Choquet积分算子和直觉模糊几何广义λ-Shapley Choquet积分算子,并分析其有关性质;然后利用直觉模糊决策矩阵Hamming距离和记分函数和精确函数确定专家模糊测度和属性模糊测度;进而给出直觉模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉模糊TOPSIS方法的有效性.