直觉正态模糊数Choquet积分算子及其决策应用

针对属性间存在关联且属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,利用模糊测度λ,在直觉正态模糊数运算的基础上,构建了直觉正态模糊数Choquet积分平均(INFCA)算子和直觉正态模糊数Choquet积分几何(INFCG)算子,并探讨了这些算子的性质和特殊形式。通过构建线性规划模型,提出了一种确定各属性子集模糊测度λ的方法,进而给出了基于直觉正态模糊数Choquet积分(INFC)算子的多属性决策方法(MADM)。最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性。

区间直觉正态模糊数的OWGA算子及其在多属性群决策中应用

针对准则值为区间直觉正态模糊数(IVINFN)的群决策问题,探讨了区间直觉正态模糊数的运算法则;考虑决策者的乐观程度,定义了区间直觉正态模糊数的得分函数,给出其排序方法;再得到区间直觉正态模糊数的有序加权几何平均(IVINFN-OWGA)算子和连续有序加权几何平均(IVINFN-COWG)算子;最后,建立了基于区间直觉正态模糊数的多属性决策模型,提出了相应的群决策方法,并且通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性.

区间直觉正态模糊数集成算子及其在决策中的应用

研究了区间直觉正态模糊数(IVINFN)决策信息及其集成算子。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,提出了运算法则;其次,给出了区间直觉正态模糊数诱导有序加权平均(IVINFN-IOWA)算子和区间直觉正态模糊数诱导有序加权几何(IVINFN-IOWGA)算子的概念,探讨了其性质;在此基础上,分别定义了基于均值和标准差的区间直觉正态模糊数的得分函数和精确函数,给出其排序方法。最后,针对属性值为区间直觉正态模糊数且权重已知的多属性决策问题,给出了其决策方法,并进行了实例分析,结果表明该决策方法是有效的。

直觉正态模糊数幂均算子及其决策应用

将幂均算子推广到直觉正态模糊数决策环境中。定义了直觉正态模糊数的运算,研究了运算性质。在此基础上,提出直觉正态模糊数幂均(INFPA)算子、有序加权幂均(INFPOWA)算子、广义直觉正态模糊数幂均(GINFPA)算子和广义有序加权幂均(GINFPOWA)算子,分析了GINFPA算子的特殊形式并研究其性质。针对属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,提出基于GINFPA算子的决策方法。最后,通过一个算例说明决策方法的有效性和可行性。

基于直觉正态模糊信息集成的多属性决策

在直觉正态模糊环境下,首先定义了直觉正态模糊数的新的运算法则,并探究了运算法则的性质;其次,提出了直觉正态模糊信息集成算子,包括直觉正态模糊加权平均算子和直觉正态模糊加权几何算子,并对新提出的两种算子间的大小进行比较;最后在新的信息集成算子基础上,提出了一种处理多属性决策问题的方法;结合区域经济发展研究实例,对提出的系统决策方法进行验证。测试结果表明,多属性决策方法是正确的、可行的与高效的。

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子.针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题,提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法.该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重,然后利用集结算子对各准则进行集结,从而得到各方案的综合评价值,最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小,得到方案集的排序.实例表明该方法的有效性和可行性.

直觉正态模糊优先集结算子及其在群决策中的应用

直觉正态模糊数是对直觉模糊数和正态模糊数的拓展.针对直觉正态模糊信息的集成问题,定义了直觉正态模糊数的运算法则、期望值和大小比较方法,提出了准则间具有优先关系的直觉正态模糊优先加权平均算子(INFPWA)、直觉正态模糊优先加权几何平均算子(INFPWG)、直觉正态模糊有序加权平均算子(INFPOWA)及这些算子的性质.在此基础上,针对专家和准则间具有优先关系并且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,提出一种基于直觉正态模糊优先集结算子的群决策方法.最后通过算例分析验证了该方法的有效性和可行性.

模糊多属性决策方法应用于区域经济发展研究

针对区间直觉正态模糊环境下的多属性决策问题,提出了新的信息集成算法,并构建了一种新的多属性决策方法。首先,定义了区间直觉正态模糊数的概念,探讨了其运算法则和性质;其次,提出了区间直觉正态模糊信息集成算子,包括区间直觉正态模糊加权平均(IVINFWA)算子和区间直觉正态模糊加权几何(IVINFWG)算子,并探究了它们的优良性质以及这两种算子之间的内在关系;最后,基于提出的这两类算子,建立了一种新的区间直觉正态模糊多属性决策方法,并结合区域经济发展研究实例,对决策方法的可行性与有效性进行检验。

基于属性关联的直觉正态模糊TODIM决策方法及其应用

针对属性间存在关联的直觉正态模糊多属性决策问题,考虑到决策者参照依赖和损失规避的有限理性行为,提出直觉正态模糊TODIM方法.依据经典TODIM法的思想和直觉正态模糊数的距离测度,计算每个属性下各方案相对于其它方案的收益-损失值;考虑到属性间的关联性,利用λ模糊测度和Choquet积分思想,得到每个方案相对于其它方案的总体感知优势度.在此基础上,计算各方案的综合感知优势度,进而利用规范化后的综合感知优势度,对各方案进行排序。最后,通过算例说明所提方法的有效性和可行性.

煤企安全投入评价的G-INFNs-MCGDM方法及应用

为提高煤炭资源利用效率、保障企业安全生产正常运行,提出将灰色(G)理论、直觉正态模糊数(INFNs)及多准则群决策(MCGDM)相结合,用以合理确定安全投入结构的G-INFNsMCGDM方法。首先,基于关联直觉正态模糊Bonferroni混合几何(R-INFNBHG)算子计算灰关联主权重、辅助权重及多维复合评价权重。然后,通过平衡多维复合权重与专家均值评价权重得到优化多维复合评价权重。由各层因素的优化多维复合评价权重计算总体评价权重,并依此对安全投入进行排序分析。以某煤企为例,计算分析结果表明,该煤企应当重视安全投入效率;工业卫生及教育宣传投入对其安全投入整体水平有显著影响;G-INFNs-MCGDM方法能够统筹灰关联主权重及各类辅助权重,协调多维复合权重与专家均值评价权重,因此有助于优化安全投入结构。

煤矿生产物流系统安全资源DMIP-MCDM评价法

为提升煤矿生产物流系统安全水平,运用多准则决策(MCDM)方法,建立基于动态多维交互投影(DMIP)的煤矿生产物流系统安全资源DMIP-MCDM评价法。首先,集成多个直觉正态模糊数(INFNs)动态聚合决策矩阵,并由此计算初始评价权重及均衡度评价权重;其次,依托直觉正态模糊广义混合变权Bonferroni(INFNGHVWB)算子计算精确度评价权重;再次,计算各级指标因素层的DMIP聚合评价权重及安全资源配置的最终总体评价权重;最后将DMIP-MCDM评价法应用于某矿生产物流系统中,进行实证分析。结果表明,安全资源配置的类别各异,同时交互影响;用DMIPMCDM能够实现安全资源配置状况的多维动态系统评价,有助于优化安全资源配置结构。