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.

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。

基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法

基于梯形模糊数信息环境,研究动态混合多属性群决策问题.给出梯形模糊数的转化方法及梯形模糊数信息的加权综合集结方法,定义动态梯形模糊加权几何算子;提出不同类别权重的确定方法,利用决策专家的赋值离差和最小化方法确定决策者的权重,运用离差最大化模型确定属性权重,基于熵权法和Orness测度赋权法计算时间权重;在此基础上,利用VIKOR(多准则妥协解排序)法提出一种基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法,并通过算例验证其可行性与有效性.

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.

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。

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.

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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.