基于决策者风险偏好的直觉语言数排序方法

对于属性值以直觉语言数形式给出的多属性决策问题,引入风险偏好因子表达决策者的风险偏好,根据直觉语言数的犹豫度对其得分的影响,构造含风险偏好的直觉语言数得分函数,并提出直觉语言数排序的新方法,进而给出一种基于新型得分函数的直觉语言多属性决策方法.最后通过算例说明该方法的可行性和有效性.

基于直觉语言数集成算子的多属性群决策方法研究

直觉语言数综合了直觉模糊集和语言变量的优点,更易表达模糊信息。本文针对属性值为直觉语言数的多属性群决策问题提出了一种新的决策方法。首先,介绍了直觉语言数运算法则和大小比较方法,提出了基于直觉语言数的加权算术平均算子(ILWAA)、有序加权平均算子(ILOWA)以及混合加权平均算子(ILHA),并研究了这些算子的性质。在此基础上,提出了相应的模糊多属性群决策方法,给出了决策步骤。最后通过实例分析说明了该方法的优越性。

基于语言直觉模糊数的ELECTRE方法及在决策中的应用

语言直觉模糊数采用语言词作为直觉模糊集的隶属度和非隶属度,它比传统的直觉模糊数能够更好地处理多属性决策中信息的模糊性和不确定性。本文提出基于语言直觉模糊数的ELECTRE方法。首先介绍了语言直觉模糊数的定义,并给出了语言直觉模糊数的可能度公式。其次提出了基于语言直觉模糊数的改进ELECTRE方法,通过计算每个方案相对于其他所有方案的相对优先度和相对劣势度,并根据净优势度对方案进行排序解决多属性决策问题。最后,通过实例证明该方法的有效性和可行性。

基于犹豫直觉模糊语言数的多属性决策方法

综合犹豫直觉模糊集和语言集,提出犹豫直觉模糊语言集.首先,给出犹豫直觉模糊语言数的运算法则,并探讨犹豫直觉模糊语言数的加权算术平均算子和加权几何平均算子.其次,构建犹豫直觉模糊语言数的得分函数和精确函数,并给出犹豫直觉模糊语言数的排序方法.最后,给出犹豫直觉模糊语言数的多属性决策方法,并通过实例验证.

语言直觉模糊数的可能度排序方法及其应用

提出新的排序方法对语言直觉模糊数进行排序并将其应用到多属性语言决策问题中。首先基于可能度和Atanassov偏序提出语言直觉模糊数的可能度定义并讨论一些相关性质,然后通过构造可能度矩阵计算排序向量并结合精确函数提出基于可能度的排序方法,并在已知属性权重和专家权重的情况下使用语言直觉模糊数加权聚合算子将决策信息聚合得到方案整体综合值。根据提出的可能度排序方法设计出一个语言直觉模糊信息下的多属性群决策方法,通过一个具体案例说明该方法是合理有效的。

考虑决策者心理行为的直觉语言多属性决策方法

针对应用直觉语言集来表达决策信息的语言多属性决策问题,在考虑决策者有限理性的心理行为基础上,提出一种决策方法。该方法通过比较每个属性下方案之间的得分函数和精确函数,构建方案的收益-损失分析矩阵。在考虑决策者参照依赖和损失规避心理行为基础上,计算每个方案相对于其它方案在每个属性下的收益-损失值优先度;在此基础上,计算备选方案的综合优先度,并根据其大小对方案进行排序择优。最后通过一个算例验证所提出方法的有效性和合理性。

基于前景理论的直觉语言随机多准则决策方法

文章基于前景理论中针对准则值为直觉语言数,准则权重完全未知的随机多准则决策问题进行了研究,考虑决策者风险偏好的多样性,通过定义直觉语言前景价值和相对前景贴近度概念,提出一种直觉语言风险决策分析方法。该方法首先确定直觉语言正、负理想方案;其次,分别以正、负理想方案为参考点,计算各准则下各方案的直觉语言前景值,构建前景决策矩阵;以前景离差最大化为目标建立最优化模型,计算准则权重;进而依据相对前景贴近度对各方案排序。实例研究结果表明,文章提出的方法充分考虑决策者在面临不同风险时的心理状态,并依据决策者主观参考标准衡量决策结果,使决策更加符合实际,以期为风险决策者科学高效地选择最佳方案提供重要的参考依据。

基于PROMETHEE方法的直觉语言多属性群决策方法

针对属性权重已知,属性值为直觉语言数的多属性群决策问题,文章提出了一种基于PRO-METHEE思想的决策方法。首先利用直觉语言加权算子对决策矩阵进行集结,然后根据直觉语言数的定义,将决策矩阵转换为区间决策矩阵;通过引入区间可能度函数,构建正切属性偏好函数,进一步,计算方案的优先指数;进而计算备选方案的优序级别的正方向和优序级别负方向;在此基础上,计算备选方案的综合优序级别值,并确定方案排序。最后通过一个算例分析表明所提出方法的可行性和有效性。

直觉语言Hamacher加权集结算子及其应用

研究带参数的直觉语言Hamacher集结算子。基于Hamacher t-模与s-模定义直觉语言Hamacher运算法则。而后,利用所提Hamacher运算法则提出含参数的直觉语言Hamacher加权平均算子与几何算子,研究其基本性质。进一步地,剖析算子与参数之间的关系,如算子关于参数的单调性、算子关于参数的退化情况等。最后,基于所提出的集结算子构建出多属性决策方法,通过算例分析表明所提决策方法的可行性和实用性。

基于诱导型直觉不确定语言集成算子的应急预案评估群决策方法

针对在应急预案评估决策中,考虑了决策者的个人偏好和决策信息以直觉不确定语言数形式表征的多属性群决策问题,提出了基于诱导集成算子的应急预案评估群决策方法。在直觉不确定语言数的运算法则基础上,构建了诱导型直觉不确定语言有序加权平均(I-IULOWA)算子、诱导型直觉不确定语言有序加权几何(I-IULOWG)算子、诱导型直觉不确定语言混合加权(I-IULHA)算子和诱导型直觉不确定语言混合加权几何(I-IULHG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例;同时,给出了基于距离测度的方法来确定属性权重。最后,通过具体的应急突发事件案例来验证该方法的可行性和有效性。

基于直觉二元语言评价的多准则决策方法

针对直觉语言信息的多准则决策问题,定义了直觉二元语言数的概念及其运算法则,以及直觉二元语言数的期望值和精确值,提出直觉二元语言和(IBLS)算子与直觉二元语言加权平均(IBLWA)算子,并讨论了IBLWA算子的相关性质。基于直觉二元语言和算子和加权平均算子,提出一种准则权重已知且准则值为直觉语言信息的多准则决策方法,并通过算例说明该方法的有效性。

专家权重完全未知的区间直觉不确定语言多属性群决策方法

针对专家权重信息完全未知且属性值为区间直觉不确定语言数的模糊多属性群决策问题,提出一种基于混合权重信息及决策者风险态度的群决策分析方法。在定义区间直觉不确定语言数差异度的基础上,分别利用专家在方案评价值上的贴近度以及方案排序上的一致度来计算两类专家权重,并基于均衡度得到专家的客观综合权重。进而通过融合专家客观综合权重以及基于相似度的个体综合评价值权重,提出一种混合加权集结方法,从而得到方案的群体综合评价值,并通过定义带有风险态度因子的期望值与精确函数实现对方案的比较和排序。最后,通过实例分析证明所提方法的有效性和合理性。

考虑交叉影响的直觉不确定语言多属性群决策方法

针对隶属度或非隶属度为零的直觉不确定语言数,已定义的直觉不确定语言基本运算存在不合理性,导致信息集结结果出现较大偏差.考虑直觉不确定语言数的隶属度与非隶属度之间可能存在的交叉影响,定义新的加法、数乘、乘法及幂乘运算,在此基础上给出直觉不确定语言加权交叉算术平均算子、有序算术平均算子及混合交叉算术平均算子,同时给出直觉不确定语言加权交叉几何平均算子、有序几何平均算子及混合几何平均算子.根据算子本身的特点给出考虑交叉影响的直觉不确定语言多属性群决策方法,并通过算例验证所给决策方法的有效性与可行性.

基于可能度的语言直觉模糊PROMETHEE多属性群决策

针对权重信息未知的语言直觉模糊多属性群决策问题,提出了一种基于改进的可能度和偏好顺序结构评估法(preference ranking organization method for enrichment evaluations, PROMETHEE)的语言直觉模糊多属性群决策方法。首先,基于Atanassov偏序和犹豫度,改进语言直觉模糊数的可能度,并证明其具有互补性、传递性等良好性质。其次,基于改进的可能度,通过最大化决策者在属性上的加权平方可能度,构造多目标规划模型,求得每位决策者的属性权重。然后,建立群体共识反馈模型,提高群体共识度,结合修正的偏好关系和决策者主观权重,提出修正系数来确定决策者权重。最后,通过实证分析验证该方法的可行性和有效性。

基于MACBETH方法的语言值直觉模糊生态位适宜度评价方法

针对生态位适宜度的多属性综合评价问题,文章构建基于MACBETH方法的语言值直觉模糊生态位适宜度评价方法。引入语言值直觉模糊数来描述生态因子的不确定性和模糊性;借鉴MACBETH方法将生态因子的偏好差异语言信息转化为权重信息;结合灰色关联度理论构建了生态位适宜度评价的理想点法,并给出了方法的基本步骤。最后,通过算例验证了方法的可行性和科学有效性。

基于群体共识的语言直觉模糊三支决策方法

针对基于语言直觉模糊数评价损失函数的三支群决策问题,提出一种具有群体共识的语言直觉模糊三支决策方法.首先,基于海明距离定义了语言直觉模糊相似测度(语言直觉模糊数),进而构建基于非相似度最小的最优集成模型并导出权重迭代公式.在此基础上,设计一种实现语言直觉模糊综合损失函数一致性的迭代算法且理论上证明了该算法的收敛性.依据迭代算法获得满足一致性的综合损失函数,建立确定语言直觉模糊三支群决策阈值的单一优化模型,并提出基于群体共识(即所谓群体一致性)的语言直觉模糊三支决策方法.最后,算例分析和仿真实验验证了所提出方法的有效性.

基于不确定语言区间直觉模糊Choquet积分的决策方法研究

由于专家对某一物品的评价用语言变量评价要比用直觉模糊数更方便,如评价某用品的质量,可以直接用“好”“差”来进行评价。为此,介绍了不确定语言区间直觉模糊Choquet积分平均(ULIVIFCA)和不确定语言区间直觉模糊Choquet积分几何(ULIVIFCG)受语言区间直觉模糊集的启发,Choquet积分能够刻画属性间的关联和属性的重要性通过模糊测度。并且介绍了比较不确定语言区间直觉模糊数大小的方法,还给出了ULIVIFCA和ULIVIFCG各自的性质。最后,给出了一个群决策方法根据ULIVIFCA和ULIVIFCG,并且运用介绍的群决策方法于实例中,探讨了如何从几个方案里选出一个最优的方案且说明介绍的方法的实用性。

基于二元组语言直觉模糊幂均算子的多属性决策方法

针对属性值为二元组语言直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于二元组语言直觉模糊算子的多属性决策方法。定义了二元组语言直觉模糊距离,提出了一系列新的二元组语言直觉模糊信息集结算子,包括二元组语言直觉模糊幂均算子、二元组语言直觉加权幂均算子及二元组语言直觉模糊几何幂算子,并研究了这些算子的性质。利用二元组语言直觉加权幂均算子集结信息,采用基于二元组语言直觉得分函数和精确函数进行方案排序和择优。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。

模糊语言多属性群决策的客观综合赋权方法

针对一类属性及专家权重完全未知且评价值为直觉不确定语言数的多属性群决策问题,提出一种基于客观综合赋权模型的模糊群决策方法。通过定义直觉不确定语言数的不确定度和距离测度,对单个专家内部以及专家群体之间的评价值进行分析,分别建立基于离差最大化和熵值的属性综合赋权模型以及基于不确定度和偏离度的专家综合赋权模型,提出一种基于客观综合权重的直觉不确定语言多属性群决策方法。通过实例分析表明了该方法的可行性和实用性。

基于直觉语言粗糙CoCoSo-H的废旧动力电池回收技术选择模型

如何选择最优的废旧动力电池回收技术(SPBRT)是废旧动力电池回收利用管理中一个重要的群决策问题。首先,本文在直觉语言粗糙数(ILRN)基础上定义了直觉语言粗糙Heronian平均(ILRHM)和直觉语言粗糙几何Heronian平均(ILRGHM)算子及其加权形式,并讨论相关性质和特例。然后,提出多属性直觉语言粗糙群决策模型,包括:利用决策者评价信息和偏离度最大化原则确定属性的组合权重,通过直觉语言粗糙加权Heronian平均(ILRWHM)和直觉语言粗糙加权几何Heronian平均(ILRWGHM)算子改进传统CoCoSo方法,以及考虑决策者风险偏好评价备选方案并做出最优决策。该方法能捕获属性之间的关联关系,能实现决策者乐观和悲观决策态度的均衡,引入决策者风险偏好系数使方案排序更具灵活性,通过决策参数变化分析能检测出参数对决策结果的影响具有鲁棒性。最后,为了验证本文方法的有效性和合理性,以SPBRT选择为例进行分析,通过参数分析和与其他方法对比分析说明本文方法的优越性。