基于语言Choquet积分算子的多属性群决策方法

在现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好间均在不同程度上存在相互关联。为此,提出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策方法。首先,介绍了语言评估标度集上的一些运算法则。基于这些运算法则和模糊测度,定义了一种语言Choquet积分算子。然后,探讨该算子的一些性质,给出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策途径。研究表明,该算子是语言有序权重平均算子的一般化形式。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程。

基于Choquet模糊积分算子的多指标属性船型方案优选模型

船型方案排序及优选是一个多指标属性、多层次且指标属性相互关联的决策问题.考虑船型方案评价中各评价指标间存在的模糊性和相互关联性,利用模糊测度和Choquet模糊积分算子对船型方案进行优选.此方法的优点是考虑了方案各指标属性的关联关系,而且决策过程不用确定各指标属性的权重,减少了决策过程中决策者的主观臆断性,使排序结果更具客观性和科学性.计算实例说明:基于Choquet模糊积分方法建立的船舶方案优选模型正确,方法简单,结果合理,为船型方案选择提供了一种可靠的参考.

基于二元语义TAC积分算子的语言型多属性群决策方法

针对属性之间存在模糊关联的语言型多属性群决策问题,给出了二元语义TAC(Two-Additive Choquet)积分算子的定义,分析和证明了算子的有关性质,并提出了相应的决策方法。该方法首先将各专家提供的语言短语形式的属性权重信息、属性关联信息与属性评价信息转化为二元语义形式,然后利用二元语义TAC积分算子将转化后的属性相关信息集结为各专家的方案评价值,并进一步集结专家意见获得方案的综合评价值,从而确定其排序。最后,通过实例分析和方法比较说明了所给方法的有效性和优点。研究结果表明,该方法具有属性关联刻画细致、计算过程简单且无信息损失、决策结果可解释性强等优点,为求解属性之间存在模糊关联的语言型多属性群决策问题提供了一种新的途径。

基于广义Choquet模糊积分的语言特征对象近似识别/分类

语言特征存在于许多实际应用中,如模糊数知识系统、语义检索、模糊人脸识别等.为解决这类具有语言特征(模糊数)对象的识别/分类问题,提出了基于广义Choquet模糊积分的分类方法与模型.该方法不仅可以解决数值特征对象识别/分类问题,同时为具有模糊数特征的对象识别/分类问题提供了手段,从而扩大了原有分类模型的适用领域.模糊人脸识别模拟实验证明,在语言特征环境下,该分类模型有效地实现了语言模糊对象的近似辨识.

基于概率语言术语集的λ-Shapley Choquet积分算子TODIM群决策方法

本文提出一种基于概率语言术语的λ-ShapleyChoquet积分算子的TODIM群决策方法。首先,在Hamming距离中引入λ-ShapleyChoquet积分算子,定义了距离公式,据此,确定专家与属性的λ模糊测度;其次,将Choquet积分与Shapley值结合,提出了概率语言术语的算术广义λ-ShapleyChoquet积分算子和几何广义λ-ShapleyChoquet积分算子;进而,结合本文提出的λ模糊测度和积分算子以及传统的TODIM方法,提出基于概率语言术语的λ-ShapleyChoquet积分算子TODIM群决策方法,利用该方法可对概率语言术语方案进行排序。最后,通过算例验证了所提方法的有效性。

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。

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法

针对属性值为直觉梯形模糊数,决策者间和属性间存在相互关联的多属性群决策问题,引入模糊测度和Choquet积分的概念,在直觉梯形模糊数的运算法则基础上构建了诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分平均(IGITFCA)算子和诱导型广义直觉梯形模糊choquet积分几何(IG-ITFCG)算子,探讨上述算子的若干性质及一些特例,进而提出了基于诱导型广义直觉梯形模糊Choquet积分算子和多准则妥协优化解(VIKOR)的直觉梯形模糊多属性群决策方法。实例分析验证该方法的有效性和合理性。

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Choquet积分的直觉不确定语言信息集结算子及其应用

基于直觉不确定语言信息,针对属性间不严格相互独立且具有较大关联度的群决策问题,提出了两种基于直觉不确定语言信息的Choquet积分算子.首先,分析了因属性关联使得以往直觉不确定语言信息集结算子失效的现象,对此引入模糊测度,提出了直觉不确定语言的Choquet加权算术平均算子(IULCWA)和直觉不确定语言的Choquet加权几何平均算子(IULCGM);然后,证明了算子的相关性质,研究了属性间相关的、属性值为直觉不确定语言数的多属性群决策方法;最后,通过实例分析说明了以往直觉不确定语言信息集结算子的局限性以及新算子的有效性.

属性关联情形下考虑在线评价信息可信度的多属性决策方法

考虑在线评价信息的可信度及决策指标的关联性,提出了一种基于在线评价信息的二元语义Choquet积分算子的多属性决策方法。首先,为了有效避免语言评价信息集结和运算中出现的信息损失和扭曲,利用二元语义描述在线评价信息,构建二元语义决策矩阵。其次,考虑在线评价信息的发布时间、获得的“有用”投票数、评论者等级、好评奖励等因素,结合决策者的有限理性行为,确定在线评价信息的可信度。再次,针对属性间具有相互作用关系的多属性决策问题,属性权重的确定应考虑其对决策结果的贡献程度,所以参考Shapley值的定义确定属性权重。在此基础上,利用二元语义Choquet积分算子对决策矩阵进行集结求得方案综合值。最后,通过一个实例说明所提方法的合理性及可行性。

单值中智语言集属性相关联的多属性群决策方法

单值中智语言集同时具有单值中智集和语言集的优点,对于模糊信息的处理更加有效,结合TODIM方法可以解决在单值中智语言环境下且属性相关的多属性群决策问题.首先给出了单值中智语言集的一些相关知识,定义了基于单值中智语言集的Choquet积分算子,来解决属性间的关联性问题并集结了各个专家的评价值,再通过TODIM方法计算方案间的优势度从而得到全局优势,据此对方案进行排序.最后将此法运用到具体算例之中验证该法的可行性和有效性.

考虑属性关联的不确定语言变量R-TOPSIS模型

采用不确定语言变量进行决策是有效反映客观事物的复杂不确定性以及人类思维的模糊性手段。针对多属性决策问题中属性之间具有相互关联作用这一问题,在引入加权决策距离矩阵和Choquet积分构建了一种考虑属性关联的R-TOPSIS语言决策方法。最后结合案例说明该方法的决策过程以及该方法的可行性和有效性。

直觉模糊交叉影响Choquet积分算子及其决策应用

直觉模糊Choquet积分集成算子能有效解决属性关联的直觉模糊决策问题,直觉模糊数交叉影响运算能反映出不同直觉模糊数的隶属度和非隶属度之间的交叉影响.通过将直觉模糊Choquet积分平均算子与直觉模糊数交叉影响运算相结合,定义了直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子,包括直觉模糊交叉影响Choquet积分平均算子(IFICIA)和直觉模糊交叉影响Choquet积分几何算子(IFICIG),推导出它们的计算公式,讨论了它们的性质.通过研究直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的特殊形式,发现直觉模糊交叉加权平均算子(IFIWA)和有序加权平均算子(IFIOWA)、直觉模糊交叉加权几何算子(IFIWG)和有序加权几何算子(IFIOWG)等均为它们的特例。最后,提出了基于直觉模糊交叉影响Choquet积分集成算子的决策方法,通过决策实例说明其可行性和稳定性。

基于Choquet积分和VIKOR的二维语言多准则群决策方法

针对准则值为二维语言评价信息,准则之间及专家偏好之间存在关联的多准则群决策问题,提出一种基于Choquet积分和扩展VIKOR的决策方法。该方法首先定义二维语言变量的运算规则和距离公式;接着给出二维语言Choquet积分算子并利用其集结专家给出的二维语言评价信息;最后根据准则集上的模糊测度求解准则的沙普利值,得到准则权重,通过将VIKOR方法扩展到二维语言环境中,求解方案的折衷排序。应急方案选择实例分析表明了该方法的有效性。

基于图犹豫不确定语言变量的商品属性分析方法

为研究消费者对商品属性的认可度,利用文本情感得分将顾客在线评论转化为图犹豫不确定语言数,基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论构建商品属性分析模型.首先,定义图犹豫不确定语言集、图犹豫不确定语言数的运算、得分函数和广义距离测度,提出图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子,并研究该算子的相关性质;然后,针对用户群体权重不完全已知的情况,建立优化模型来确定用户群体权重,并在此基础上,建立基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论的商品属性分析模型;最后,将该模型应用于某品牌笔记本电脑的属性分析,验证所提出方法的有效性.

小水电绿色智能化规划改造评价体系构建与应用

随着我国全面推进建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业及开展绿色小水电创建工作,已建小水电自身缺陷逐渐显现,需要对其进行绿色智能化改造以促进我国能源互联网建设。为协助规划部门筛选出适宜改造的小水电,文章提出小水电绿色智能化规划改造评价体系。首先,从电站经济、生态环境、技术安全管理、社会效益4个维度构建了小水电绿色智能化规划改造评价指标体系。其次,引入直觉不确定语言数、Choquet积分、2-可加模糊测度等概念,运用直觉不确定语言的Choquet加权算术平均算子(intuitionistic uncertain linguistic choquet weighted averaging operator,IULCWA)计算各评价对象的综合期望值。最后,通过综合期望值确定小水电绿色智能化规划改造可行性及改造优先级顺序。仿真分析表明,所构建的评价体系能客观合理地反映评价对象实际现状,可作为今后小水电绿色智能化规划改造的决策依据。

基于制造业转型下的多属性关联的产品服务方案决策研究

受当下企业产业链扩展的影响,制造业正处于转型升级的关键时期,服务型制造业已成为制造企业获取市场竞争优势的主要手段,主要为客户提供产品服务方案来满足客户个性化需求,产品模块与服务模块如何组成已成为决定服务型制造企业能否转型成功的关键所在。本文以产品服务系统方案的形成过程为基础,刻画了产品模块与服务模块的选取过程,基于Choquet积分算子构建了在产品服务属性相关联下的产品模块与服务模块的决策模型,并给出了相应求解方法,最后通过算例验证了该理论的实践性。研究结果表明:产品模块与服务模块属性的关联性有助于实施产品服务方案,解决客户问题。

知识服务中基于语言关联性信息的双边匹配决策方法

针对知识服务中考虑语言关联性信息的知识供需双边匹配决策问题,提出了一种决策分析方法。为了解决该问题,首先明晰了知识供需主体的语言满意度评价指标会在不同程度上存在关联的问题特征,并进行了形式化的描述;然后,考虑供需匹配主体语言满意度评价信息的关联性特征,定义了语言Choquet积分算子,给出了一种基于语言Choquet积分算子的多属性决策方法来获得匹配主体的匹配满意度;最后,根据匹配的目标要求构建了多目标优化模型,通过模型求解来获得知识服务中的双边匹配结果;最后,通过实例分析说明了本文给出方法的可行性和实用性。

复杂语言关联情境下科技期刊品牌竞争力评价研究

【目的】提高科技期刊品牌竞争力评价的科学性和精确性。【方法】在考虑评价体系的多维度性、多要素性以及复杂关联性的基础上,构建了具有层次子网络结构的科技期刊品牌竞争力评价框架,并给出一种考虑复杂关联情境的评价方法。【结果】该方法借助二元语义信息表示模型,运用决策实验与评价实验室(DEMATEL)法确定评价框架中各维度及其构成要素的重要性程度,采用2-additive Choquet积分算子进行信息处理与集结,从而获得各维度及其综合评价值,并进一步计算出各维度对综合评价值的贡献。【结论】实例分析表明,该方法具有较好的应用价值,能为科技期刊管理者了解现状、有效管理和提升品牌竞争力提供决策支持。