基于调和概率语言术语集的Power平均算子

实践发现现存概率语言Power平均算子在应用中存在概率信息丢失、计算过于繁琐等问题,针对这些问题,提出一种基于调和概率语言术语集的Power平均算子。结合新的基本运算法则与新的支撑度,给出新的概率语言Power平均算子、概率语言Power几何平均算子、概率语言Power加权平均算子、概率语言Power加权几何平均算子,同时论证分析了这几类新型算子的性质。最后通过实验数据,将提出的算子与现存算子进行对比分析,验证了所提算子的有效性与可行性。

基于优先度函数的概率不确定语言术语集双边匹配方法

针对具有概率不确定语言评价的双边匹配问题,考虑双边主体趋优性的心理行为特征,提出一种基于优先度函数的双边匹配方法.首先,定义了概率不确定语言术语集的区间型得分;其次,结合可能度构造优先度函数来描述双边匹配主体心理行为,并定义了距离测度,进而得到满意度矩阵,在此基础上,以双边匹配主体综合满意度最大化为目标,构建并求解了匹配优化模型.最后,通过软件供需商匹配算例与现有双边匹配方法进行比较分析,说明了该方法的实用性及有效性.

基于概率语言术语集和TODIM法的健康社区评价研究

为提升健康社区水平,提出基于概率语言术语集改进TODIM法的健康社区综合评价方法。首先,基于社会生态学理论,从社区治理、人际、设施、环境4个维度构建健康社区水平评价指标体系;其次,根据概率语言术语集确定初始指标权重,采用KANO模型修正确定最终指标权重,并将概率语言术语集中的距离测度与TODIM法相结合,通过计算各方案的全局优势度进行评价排序;最后,将此模型用于健康社区进行综合评价。结果表明,利用所构建模型对社区进行实证分析是可行的,概率语言术语集将模糊性、不确定性、难以量化的评价信息灵活准确地描述出来,使吸纳的评价信息更加全面。基于概率语言术语集和TODIM法对健康社区进行评价,在模糊环境下也可解决群决策问题,对提升地方政府对社区健康认知、推动健康社区建设有一定的参考价值。

基于概率语言术语集可靠性度量的VIKOR决策方法

针对概率语言术语集(PLTS)的多属性决策问题,提出了一种基于PLTS可靠性度量的多属性决策方法.首先根据PLTS的内在特征,定义了新的犹豫度度量指标和可靠性度量函数;其次根据专家的原始评价信息的可靠性度量和专家评价意见的相似性度量确定了专家的属性权重;另外考虑到缺失概率的存在,提出了基于可靠性度量的归一化方法;进一步,将新定义的概率语言集的可靠性度量应用到VIKOR的多属性决策方法中,基于此得到综合评价矩阵;最后通过一个实例来验证该方法的实用性和有效性.

概率语言术语集距离测度的改进及其应用

为了进一步研究模糊多属性决策中的排序问题,提出了一种改进的概率语言术语集距离测度,即在传统距离测度的基础上添加了一项广义距离测度,使得在计算两个不同长度的概率语言术语集之间的距离时,不再需要对初始概率语言信息进行调整,避免了人为添加概率语言术语元所带来的主观影响.利用实例进行计算表明,用该方法计算可信网络社团扩张最优节点时,其排序效果显著优于基于传统距离测度的TOPSIS方法,且具有简洁性;因此,该方法对解决模糊多属性决策中的排序问题具有良好参考.

Z概率语言术语集环境下改进的PROMETHEE Ⅱ方法及其应用

针对属性权重未知的多属性决策问题,在Z概率语言术语集(ZPLTS)环境下,提出了一种改进的PROMETHEE Ⅱ (preference ranking organization method for enrichment evaluations Ⅱ)方法.在该方法中,各评价信息的综合可靠度由评价本身的可靠度和决策者给出的可靠度来确定,并由此进一步确定属性的权重;距离测度采用扩展的欧式距离,该方法在ZPLTS环境下能够克服不同Z概率语言值(ZPLVs)之间的距离均为0所带来的决策偏差.实例研究表明,该方法在反映原始数据信息和确定未知属性权重方面显著优于TOPSIS方法和传统的PROMETHEE Ⅱ方法,因此该方法可应用于多属性决策问题中.

基于概率语言术语集的服务外包风险评估方法

考虑服务外包风险评估的不确定性,采用概率语言术语集获取FMEA方法所需的专家评价信息,通过给语言集赋予不同的概率以表达偏好的程度。针对传统FMEA方法没有考虑风险间的相互影响关系,风险严重度评估不够准确的问题,采用广义Choquet积分分析风险间的相互影响关系,得到修正后的风险严重度。考虑严重度、发生度和难检度直接相乘准确性低的问题,采用概率语言VIKOR方法对风险的三个因子进行综合评估。最后以公共体育场馆服务外包风险评估为例,验证了所提方法的有效性。

基于概率语言术语集改进TODIM法的应急物流供应商评价研究

为了科学合理地评价应急物流供应商,提出了一种基于概论语言术语集改进TODIM法的评价方法。针对应急物流的特点,从快速响应时间、物资质量、成本控制、企业服务和企业内外部条件五个维度,构建应急物流供应商评价指标体系;在此基础上,为充分反映专家的偏好和评价信息,将概率语言术语集与TODIM方法相结合,构建基于改进TODIM方法的评价模型,对应急物流供应商进行评价;最后,通过实例分析验证该方法的可行性与有效性。

基于概率语言术语集的TODIM方法及其应用

文章针对概率语言多属性决策问题,利用得分函数提出了TODIM方法。首先根据概率语言的均值和方差定义了概率语言的得分函数,可以对概率语言术语集进行比较;提出了Power语言集结算子,通过该集结算子可以把一组语言术语集结为概率语言术语集,解决了语言决策信息的群集结问题;在其基础上结合TODIM方法,给出了语言多属性群决策方法;最后结合算例,较好地解决了网络社团扩张的最优节点选择问题。

基于犹豫模糊语言术语集和粒子群优化算法的产品造型设计感性评价方法

产品造型感性评价反映了用户的意象感知,具有模糊性与不确定性,用户常难以准确描述其感性偏好而表现出犹豫。针对该问题,引入犹豫模糊语言术语集(HFLTSs)描述用户感性评价,基于其数学算子构建犹豫模糊语言共识模型以测度用户认知一致性程度,借助粒子群优化算法(PSO)实现非共识条件下用户评价矩阵的优化与共识达成,通过逼近理想解排序法对产品造型方案进行优劣排序,提出了基于HFLTSs和PSO的产品造型设计感性评价流程。以汽车充电桩造型方案感性评价为例,验证了HFLTSs有助于解决用户感性认知的不确定问题,结合PSO能够提高犹豫模糊语言评价的一致性,从而提升产品造型感性评价质量。

基于概率语言术语集的TODIM方法及其在战略性新兴产业企业业绩评价中的应用

针对属性值为概率语言术语集的多属性决策问题,本文提出了基于概率语言术语集熵值的属性权重确定方法。同时,提出了一种新的概率语言术语集的得分函数,并定义了概率语言术语集的距离公式,以及各个方案的综合排序值,将传统的交互式多准则决策(TODIM)方法拓展到概率语言术语环境下,最后通过战略性新兴产业企业业绩评价实例验证了该方法的可行性和有效性。

犹豫模糊语言术语集中考虑专家权重的决策方法

在将犹豫模糊语言术语转换为区间数的条件下设置了两种多属性决策算法.在算法一中,先对属性信息数据(犹豫模糊数,HFN)与属性的理想属性值进行测度,在此基础上定义了犹豫模糊元(HFE)几何距离函数与离差程度函数;然后在考虑HFE几何距离与离差程度基础上计算属性权重;最后计算HFE的加权综合值,并利用Maclaurin对称平均算子集结HFE的加权综合值.在算法二中,先将由区间数值构成的HFN的隶属度与之对应的决策专家权重数乘结果作为HFE的有效值;然后采用区间数熵值法确定属性权重;最后,计算HFE的综合值并对不同方案在相同属性上的综合值进行测度,并通过统计测度结果来达到排序方案目的 .用数值算例对两种算法进行验证分析,结果表明决策算法科学、有效.

概率语言术语集多准则决策方法研究进展

多准则决策理论与方法的应用能否达到预期的经济效益与社会效益,逐步成为该研究领域关注的核心议题。近年来,基于概率语言术语集(Probabilistic Language Term Set,PLTS)的决策理论与方法受到广泛关注,PLTS既能够反映决策者对方案或准则的犹豫模糊语言评价或比较偏好,又能体现各语言术语的概率信息,较为贴近决策者的思维认知过程,已广泛应用于投资项目风险评估、模式识别、医疗诊断等领域,产生了良好的应用效果。从PLTS的信息融合理论、测度理论、偏好关系理论、基于PLTS的多准则决策方法这四方面系统回顾PLTS的研究现状,分析现有研究存在的不足,指出采用概率不确定语言术语集(Probabilistic Uncertain Linguistic Term Set,PULTS)即能更为高效、精准地反映定性决策信息的模糊不确定性。阐述该领域后续研究应当重点关注PULTS的信息融合、测度理论框架、偏好关系的一致性-共识达成过程、多准则群决策方法及其应用研究等核心问题,并给出相应的研究思路,为该领域后续研究提供可行性借鉴。

基于语言术语集的毕业设计评价模式分析与改进

毕业设计是本科生大学学习的重要一环,也是对其学习能力的一种检测。本文以管理类毕业设计为例,分析了现有评价模式的不足,提出了两种新的改进模型,有效地解决毕业设计评价不公平等问题,能够为高校相关部门提供一定的理论借鉴。

基于概率语言术语集评价的三支决策方法研究

概率阈值的确定一直是三支决策研究的重点,尤其是在复杂模糊环境下.引入概率语言术语集评价损失函数,提出基于概率语言术评价的三支决策阈值确定以及规则的获取方法.首先依据概率语言术语集的内涵和性质,构建三支决策问题中的概率语言术语集损失函数矩阵;再借助决策粗糙集等价模型,构建等价模型α-model和β-model并找出其最优解,进而确定相应的概率阈值;还提出一种具有概率语言术评价的三支决策方法.

基于概率语言术语集的云服务选择

为了解决云服务评估决策中QoS(Quality of Service,服务质量)属性的动态性刻画不足以及传统决策方法中用户主观因素过强的缺点,提出了一种基于概率语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)的选择方法。通过相似性权重与可靠性权重结合获取推荐权重,加入决策矩阵中得到综合评估矩阵;通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)获取的属性权重与综合评估矩阵结合得到加权综合评估矩阵;并采用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,逼近理想解排序法)方法综合评估候选服务的性能。案例分析和对比分析表明,该模型能够有效提高云服务选择的准确率与执行效率,并为云环境下的多属性决策领域提供了新的思路。

基于犹豫云语言术语集的多指标群决策方法

为了同时描述专家决策过程中的模糊性、随机性和犹豫特性,提出了一种新的基于犹豫云语言术语集的多指标群决策方法。定义了犹豫云语言术语集的平均差异度和综合不确定度,进而提出了根据决策质量计算权重的方法。利用综合云算法计算犹豫云语言术语集的综合云模型,利用加权平均云算法分别聚合多位专家和多项指标的决策结果,从而计算得到各方案的综合评估结果和最终排序。提出的方法可以广泛应用于各类多指标群决策问题中。最后,通过具体算例验证了所提出方法的有效性和可行性。

基于概率不确定语言术语集和VIKOR法的多属性决策研究

将概率语言术语集概念中的语言术语推广到不确定语言变量,提出了概率不确定语言术语集的概念及其运算法则与基本性质,并在定义其得分值函数和精确函数的基础上,给出了任意两个概率不确定语言术语集之间的大小比较规则;然后,在运用概率不确定语言术语集刻画属性特征的背景下,利用多准则妥协解排序法,构建了多属性决策模型。最后,通过决策案例的计算,验证了该思想以及方法的可行性、有效性以及优越性。

一类新的犹豫模糊语言术语集的距离测度

犹豫模糊语言术语集是在犹豫模糊集的基础上对单个语言术语的扩展,它用以描述专家评估一个语言变量时表现出的犹豫偏好.在很多情形中,等级越高的相邻两个等级之间的差异就越大.受此启发该文构造了一类新的犹豫模糊语言术语集的距离测度,并相应地发展出了语言术语间的Hamming、Euclidean和Hausdorff等距离测度,最后,通过实际例子说明了所提出方法的有效性和可行性.

考虑边际效用的二元语言术语集新算法及其应用

二元语言术语集是表达不确定环境下决策信息的重要工具,然而,已有的二元语言术语集的运算法则往往不能保证计算结果仍在语言范围之内.本文通过定义新的转换函数并结合Einstein运算,提出了二元语言术语集的新算法.新算法有效解决了以往运算法则中计算结果超出语言范围的问题,新算法同时也考虑了决策者的决策评判心理边际效用递减现象.在此基础上提出了二元语言术语集的多属性信息聚合算子和相应的多属性决策方法,并通过供应商选择案例验证了该算法的有效性。