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.

基于诱导型区间直觉模糊混合算子的群决策方法

针对属性值以区间直觉模糊数形式给出的多属性群决策问题,提出了两种融合信息更加全面的诱导型区间直觉模糊混合集结算子.利用提出的区间直觉模糊数的熵值度量方法来确定诱导变量,并结合基于支持度的数值依赖型集结算子,通过综合考虑位置、数据自身重要性及信息包含量,提出了诱导型区间直觉模糊混合平均(Ⅰ-ⅡFHA)算子和诱导型区间直觉模糊混合几何(Ⅰ-ⅡFHG)算子,分析了相关性质,进而给出一种区间直觉模糊多属性群决策方法,实例研究表明了所研方法的适应性与有效性.

应用直觉模糊混合几何算子的大型船舶主尺度决策方法

针对我国自研大型船舶主尺度要素方案的决策方法,分析了大型船舶在初步设计阶段的主尺度决策环节中应重点考虑的属性指标,阐述了基于传统方法进行设计与优化时所存在的主要问题.使用均匀试验设计法为专家群提供一定数量的主尺度备选方案并分别计算其各项属性指标,使用一种新的直觉模糊决策矩阵存储、处理专家群的评价意见,应用直觉模糊混合几何算子并计入专家意见权重、属性指标权重、算子加权向量等对模糊矩阵进行加工,利用综合属性值的得分函数量化各可行方案的优劣程度并将其排序,最终对大型船舶最佳主尺度方案进行选择.所得算例结果与国外相近吨位同类型优秀船舶的主尺度方案极为接近,此方法的提出对于我国即将开展的大型船舶总体设计研究具一定的参考价值.

广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子及应用

针对决策指标和决策者不在同一优先级下的区间直觉梯形模糊多属性决策问题,提出了广义区间直觉梯形模糊优先级加权几何算子,并推导出其数学表达式,研究了该算子的相关性质和一些特例,探讨了基于广义区间直觉梯形模糊优先级几何算子的多属性群决策方法;最后给出数值实例证明了算子的有效性。

直觉模糊混合算子的双体船主尺度决策方法

针对双体船在初步设计阶段主尺度要素众多且难以确定的情况,分析了双体船需考虑的属性指标,采用数学手段获取大量主尺度方案并计算其属性指标,使用模糊判断矩阵处理专家群的评价意见,计入专家权值、属性权值,应用直觉模糊混合几何算子对模糊判断矩阵进行加权处理,最终获取各可行方案的优劣程度。该方法有效地综合了专家群的评价意见,可在短时间内得到符合要求的方案,对双体船的初步设计具有一定参考价值。

基于直觉模糊语言集的直播带货窗口选择方法

商家利用职业直播带货主播推销产品已经成为当下最为火热的销售形式,本文利用基于直觉模糊语言集的群体多属性决策方法,为商家选择最优直播带货窗口提供了理论指导。在群体多属性决策方法的制定中,本文利用将语言变量转化为直觉模糊数的方式,对语言文本进行转化处理。分别考虑决策者与专家风险偏好的拟合程度,提出了一种将专家主观权重和客观权重相结合的专家权重确定方式。在对权重与直觉模糊集进行集合时,提出了一种全新的直觉模糊幂混合平均算子(IFPHA),并优化了集合过程中排序使用的得分函数。最后,采用topsis法,并结合改进的直觉模糊数相似度计算公式对最终方案进行了比较,选出最适合风险偏好中等商家的带货直播窗口。

基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择

针对多个功能相同或相似的服务,提出了基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择.将QoS属性分为精确数值型、区间数值型和语言型,并利用层次分析法给出了用户QoS偏好的计算方法.引入直觉模糊集理论将混合型QoS属性统一为直觉模糊数,采用直觉模糊加权算术平均算子对QoS决策矩阵各指标集结,利用直觉模糊得分函数对各决策方案进行排序,实现了基于QoS的Web服务选择.实例验证结果表明,该方法具有一定的有效性.

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DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。

基于改进直觉模糊数的混合型多属性决策方法

为了解决混合型决策不同类型指标难于集结的问题,将实数、区间数以及语言变量转化为直觉模糊数形式,依据直觉模糊加权算术平均算子对各个指标进行集结,引入一种改进的得分函数对直觉模糊数进行排序比较。算例结果表明改进的得分函数是实用和可行的。

基于I-IFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

假设各决策时段的时间权重、各决策时段下的属性权重以及决策者权重均已知,各决策者针对各决策时段给出的属性值以直觉模糊数形式给出的动态多属性群决策问题,提出了一种基于导出直觉模糊混合平均(I-IFHA)算子动态直觉模糊多属性群决策方法.该方法利用动态直觉模糊加权平均(DIFWA)算子和动态加权平均(DWA)算子集结动态决策信息分别得到各决策者的综合直觉模糊决策矩阵和综合属性权重向量,并在此基础上利用直觉模糊加权平均(IFWA)算子计算得到各决策者下各方案的直觉模糊评价值;利用I-IFHA算子集结决策者群体决策信息得到各方案的综合直觉模糊评价值;利用直觉模糊数的得分函数及精确函数对决策方案进行排序和择优.最后,通过投资银行对企业进行投资的实例说明了该方法的应用.

基于直觉模糊MULTIMOORA的改进FMEA风险评估方法

针对传统故障模式和影响分析(FMEA)方法中难以表征评估信息不确定性、未考虑风险因子权重和风险优先值模型不合理等问题,提出基于直觉模糊全乘比例分析多目标优化的改进FMEA方法。该方法运用可转化为直觉模糊数的语言变量表征故障模式和风险因子权重评估信息,结合直觉模糊优先加权平均(IFPWA)算子集结不同优先等级的专家评估信息,构建专家评估法和偏差最大化模型法相结合的综合赋权法求得风险因子权重,引入直觉模糊集成算子及改进Hamming距离对全乘比例分析多目标优化决策方法进行改进,确定故障模式风险顺序。以铁路线路维修FMEA为例,验证了所提方法的可行性和有效性。

基于海明距离和TOPSIS的直觉模糊数排序法

基于直觉模糊数的海明距离,结合传统的TOPSIS思想,给出了直觉模糊数相对于最大直觉模糊数的贴近度公式,贴近度公式即为新的排序函数,新的排序函数能蕴含传统的得分函数和精确函数。基于新的排序指标,利用直觉模糊优先加权平均算子(IFPWA)算出其关联属性权重向量,进而计算各备选方案的集结结果,对最终的集结结果运用新的排序指标进行排序和择优。

基于直觉模糊集的风险投资项目风险群体评价方法

对风险投资项目的风险评估是风险投资运作过程中的关键环节。针对风险投资项目的系统风险很难量化的特点,引入针对风险投资项目的系统风险评价指标体系和直觉模糊集理论,建立了基于直觉模糊数的加权平均(IFWA)算子和直觉模糊数混合集结(IFHA)算子的风险投资项目风险评价方法,并进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。

基于直觉模糊集的产品规划评估群决策研究

针对实际管理决策中,决策问题要求多个决策者参与,同时需要全面、细腻的描述方法体现对客观事物的认识和表达的问题,将直觉模糊多属性群决策方法应用于企业产品管理决策中。首先给出了基于直觉模糊Einstein混合平均算子的多属性群决策算法,提出了一种直觉模糊算子自适应位置赋权算法,然后结合产品规划的特点,分析了产品市场吸引力、竞争性评价和财务回报评估要素,建立了产品规划多属性群决策模型,最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性。

基于直觉模糊集的供应链战略合作伙伴选择

企业建立良好的战略合作伙伴关系可以使供应链产生更强的竞争优势。文章通过对供应链战略合作伙伴的基本原则和影响因素进行分析,建立了合作伙伴的评价指标,运用直觉模糊集广义混合加权集结算子,对合作伙伴选择问题进行了综合评价,并通过实例说明该方法能够很好的解决供应链战略合作伙伴选择的实际问题,具有科学性和可操作性。

基于直觉模糊熵的群组聚类决策方法

针对直觉模糊群决策问题,依据专家的直觉模糊评价信息,利用直觉模糊相似度和相异度构造直觉模糊相似矩阵,为了得到合理的专家聚类结果,设计风险参数并提出聚类阈值变化率分析方法,综合聚类结果和直觉模糊熵对各专家进行组合赋权。提出基于离散正态分布的位置权重确定方法,构造直觉模糊集混合加权集结算子对各专家关于方案集的直觉模糊评价信息进行综合集成。结合算例验证了方法的可行性和有效性。

基于直觉模糊集和VIKOR法的多目标威胁评估

提出一种直觉模糊理论与多准则优化妥协决策(VIKOR)法相结合的威胁评估模型,模型综合考虑专家权重和位置权重,运用直觉模糊混合加权集结算子对数据进行集结,进而求解最终权重,能够降低指标的模糊性和专家的决策偏差对权重的影响;以某一次作战演习态势为背景,将定性指标的属性值转化为直觉模糊集,构造出混合决策矩阵,引入VIKOR法对多个目标进行威胁评估和敏感性分析,并与TOPSIS法结果对比,说明了VIKOR法的合理性和良好的军事应用价值。

直觉三角模糊数判断矩阵及多属性群决策方法

针对决策者对方案偏好信息以判断矩阵形式给出的多属性群决策问题,定义了一种新的判断矩阵,即直觉三角模糊数判断矩阵。研究了该判断矩阵的一些性质,利用直觉三角模糊数的算术平均算子和加权混合算子给出了一种多属性群决策方法,并将其应用到武器装备研制项目技术风险决策中。

直觉模糊优先有序加权距离算子及其在多属性群决策中的应用

在一些多属性群决策问题中,属性间可能存在一定的优先等级,因此在决策过程中有必要考虑属性间的优先关系。本文首先基于COWA算子定义了一种新的直觉模糊值间的距离。其次,基于属性间的优先关系,利用直觉模糊值的熵值给出多属性群决策问题中关联权重的计算方法。为了解决具有优先级的直觉模糊多属性群决策问题,定义了直觉模糊优先有序加权距离(IFPOWD)算子,并且提出了基于IFPOWD算子的多属性群决策方法。最后,运用实例证明了方法的有效性。