直觉模糊可退化的加权Bonferroni几何平均算子及其在多属性决策中的应用

Bonferroni平均算子由于能捕获变量间的关联性,被广泛地用于解决多属性决策问题。本文在几何平均算子和Bonferroni平均算子基础上,定义一种新的Bonferroni几何平均(GBM)算子,进而提出了具有退化性的加权Bonferroni几何平均(IWGBM)算子和直觉模糊加权Bonferroni几何平均(IFIWGBM)算子。新算子兼顾了变量间、变量和余下变量整体间的关联性。还讨论了IFIWGBM算子的相关性质和特例,及其在多属性决策中的应用。结合图书馆空调供应商选取方案的实例,对提出的决策方法进行合理性与有效性的验证,得出可退化Bonferroni几何平均算子在直觉模糊环境下的有效性。。

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。

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。

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。

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。

基于毕达哥拉斯模糊幂加权平均算子的多属性群决策方法

研究了毕达哥拉斯模糊环境下的多属性群决策问题。首先,将毕达哥拉斯模糊信息引入幂平均加权算子,提出毕达哥拉斯模糊幂加权平均(PFPWA)算子,并研究所提算子的基本性质。然后,在毕达哥拉斯模糊数(PFN)为信息输入的框架内,提出基于毕达哥拉斯模糊幂加权平均算子的群决策方法。所提出的方法使用毕达哥斯拉信息使得决策者的信息表达更加灵活,并且在信息集结过程中采用幂加权平均算子能够同时考虑专家权威与评估信息的可信度。最后,通过案例分析验证了所提方法的可行性和有效性。

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。

基于直觉模糊IFWA算子的水利工程总承包交易模式选择研究

针对水利工程总承包交易现状,分析研究了3种经典工程总承包交易模式,并根据现实需要将其进行细分。构建选择指标体系,提出在水利工程总承包交易模式的选择实践中运用直觉模糊决策法代替传统的模糊综合评价法,并利用IFWA集成算子将决策信息转化为精确实数,对备选方案进行排序。最后,通过算例说明了该方法的可行性和有效性。

改进的直觉模糊加权Heronian几何平均算子及其在徽酒评价中的应用

Heronian几何平均算子因具有良好的捕获变量间关联性的特性,一直被广泛用于解决多属性决策问题。通过对现有的加权Heronian几何平均算子分析,可知其不具有退化性和幂等性。为此,在直觉模糊环境下,提出一种改进的直觉模糊加权Heronian几何平均(IIFWGHM)算子,证明了新算子具有退化性、幂等性、单调性、有界性等优良性质,并探讨新算子的一些特殊形式。在此基础上,给出一种直觉模糊多属性决策方法,并对徽酒产品进行评价分析。

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.

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。

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.

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。

区间直觉模糊数密度加权算子及其决策应用

在多属性决策中,当属性值为区间值直觉模糊数时,考虑属性信息分布疏密程度,研究了区间值直觉模糊集数据聚类的问题,提出了新的算子——线性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWA)和积性区间值直觉模糊数密度加权平均中间算子(IIFDWGA),统称区间值直觉模糊密度加权算子.最后,将IIFDWA算子和WAA算子结合应用到多属性群决策问题中.

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。

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。