基于阿基米德范数的广义直觉模糊Bonferroni平均及其多属性决策方法

主要提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义直觉模糊Bonferroni平均算子.首先利用广义直觉模糊运算法则和阿基米德T-范数和S-范数,构建了一种新的广义直觉模糊Bonferroni平均算子,并详细研究了该算子的一些优良性质,包括幂等性、单调性、有界性以及置换不变性等;然后探究了广义直觉模糊Bonferroni平均算子的几类特殊形式;最后在直觉模糊环境下,基于提出的算子建立了一种新的多属性决策方法,并以图书馆空调系统的选择为例,分析说明了提出的决策方法的可行性和有效性.

非阿基米德Menger概率2-度量空间中自映射的不动点问题研究

本文首先引入了Menger概率2-度量空间中的广义阿基米德三角范数以及非阿基米德Menger概率2-度量空间的定义,并给出了广义阿基米德三角范数的一个等价刻画.在此基础上,利用迭代方法,研究了非阿基米德Menger概率2-度量空间中满足不同类型压缩条件的自映射或自映射族的不动点或公共不动点的存在唯一性问题,得到了若干新的结果,改进和推广了之前文献中的相关结果.

基于犹豫模糊H-平均的交通流模型选择方法

针对输入变量之间存在相互影响和联系以及属性值为犹豫模糊信息的多属性决策问题,基于阿基米德范数和Heronian平均,提出一种新的犹豫模糊Heronian平均(HFHM)算子;详细研究了HFHM算子的一些基本性质,包括幂等性、单调性和有界性;探讨了HFHM算子的一些特例,并提出了犹豫模糊加权Heronian平均(HFWHM)算子;进一步,基于HFWHM算子建立了一种新的犹豫模糊多属性决策方法,该决策方法不仅能够有效地捕获输入变量之间的相互联系,还使得决策者能够依据自身的风险偏好态度选择不同的参数进行决策。最后,通过交通流模型的选择实例对提出的决策方法进行了有效性验证。

广义犹豫模糊Bonferroni平均及其多准则群决策方法

针对决策信息为犹豫模糊信息且输入的决策信息之间存在相互关系的多准则群决策问题,提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义犹豫模糊Bonferroni平均(GHFBM)算子,并建立一种新的多准则群决策方法,其优点是不仅能够在信息集结的过程中考虑到输入变量之间的相互联系,还使得群决策方法应用范围更加广泛。在此过程中,研究了GHFBM算子的一些优良性质,包括单调性、幂等性、有界性以及置换不变性等。紧接着,分别对参数和加性算子赋予不同的数值和函数,详细探讨了GHFBM的一些常用形式。结合对计算机网络系统更新方案的选择实例,对提出的群决策方法进行合理性与有效性验证。

毕达哥拉斯决策算法应用于云计算产品选择

为了考虑专家评价值之间的内在联系和拓展决策模型的使用范围,构建了基于毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均(PFGBM)的多属性决策方法。该方法首先在毕达哥拉斯模糊信息环境下,通过阿基米德范数定义了新的加法、乘法、数乘以及幂运算;随后结合几何Bonferroni平均提出了PFGBM,分析了PFGBM的基本特征性质和常用的PFGBM表达形式;最后设计了基于PFGBM的决策模型,并运用提出的决策模型来处理云计算产品的更新选择实例中。实验表明,构建的模型提高了决策的适用范围和灵活性。

基于犹豫模糊几何算法的网络系统决策模型

针对决策信息为犹豫模糊信息且准则之间存在相互关系的多准则群决策问题,提出了一种基于阿基米德T-范数和S-范数的广义的犹豫模糊信息几何B-平均(GHFGBM)集成算法,构建一种新的计算机网络系统选择决策模型,提出的GHFGBM不仅在信息集结的过程中能够考虑到输入变量之间的相互联系,还能够使得该模型方法应用于其他领域。在此过程中,研究了GHFGBM算法的几种基本特性,比如置换不变性、单调性、有界性和幂等性等等。紧接着,分别对参数和加性算子赋予不同的数值和函数,详细分析了GHFGBM算法的一系列常用算子表示。最后结合对计算机网络系统更新方案的选择实验,验证了提出的选择决策模型是合理的且是有效的。

基于H-平均的广义直觉信息集成及其应用

针对决策信息为直觉模糊数且属性信息之间存在相互关系的多属性决策问题,首先基于阿基米德范数和Heronian平均,提出一种新的广义直觉模糊Heronian平均（GIFHM）算子;其次,详细探讨了GIFHM算子的几种常见形式,同时引入广义直觉模糊加权Heronian平均（GIFWHM）算子;同时,对GIFHM算子的一些基本性质进行了深入研究;进一步,基于GIFWHM算子构建一种新的直觉模糊多属性决策方法,该决策方法不仅能够有效地捕获输入决策信息之间的相互联系,还使得决策者能够依据自身的风险偏好态度选择不同的参数进行决策。最后,通过实例分析对提出的决策方法进行可行性和有效性验证。

广义犹豫模糊信息集成及其多属性群决策

在犹豫模糊环境下,主要研究了基于阿基米德范数的广义信息集成算法,并提出了一种新的多属性群决策方法。基于阿基米德T-范数和S-范数,定义了广义犹豫模糊运算法则;运用新定义的广义犹豫模糊运算法则,提出了广义犹豫模糊有序加权平均(G-HFOWA)算子,研究了其优良性质;探讨了在某些特殊情况下,广义犹豫模糊有序加权平均算子将转化为一些常见的犹豫模糊信息集成算子,包括犹豫模糊有序加权平均算子、犹豫模糊Einstein有序加权平均算子、犹豫模糊Hamacher有序加权平均算子以及犹豫模糊Frank有序加权平均算子;基于广义信息集成算子,构建了一种新的犹豫模糊多属性群决策方法,并将其应用于区域经济协调发展研究过程中,以验证提出的决策方法是可行的与有效的。

广义直觉模糊几何Bonferroni平均及其多属性决策

针对直觉模糊环境中的信息集成问题,基于阿基米德T-范数和S-范数,提出新的广义直觉模糊几何Bonferroni平均算子。该算子不仅能够考虑到每种属性的重要性,而且可以有效地捕获属性间的内在联系。首先,基于阿基米德T-范数和S-范数的直觉模糊运算法则,提出一种新的广义直觉模糊几何Bonferroni平均算子,并研究该算子的几种优良性质,包括幂等性、单调性、有界性和置换不变性;其次,探讨了广义直觉模糊几何Bonferroni平均算子的几类特殊形式;最后,基于提出的算子构建一种新的直觉模糊多属性决策方法,并结合区域经济发展研究实例。实验结果表明,提出的决策方法是可行的和有效的,并且使得决策者能够依据其态度进行决策。

基于广义犹豫模糊算子的云计算产品选择方法

针对犹豫模糊环境下的多属性群决策问题,提出了基于阿基米德范数的广义信息集成算法,并构建了一种新的多属性群决策方法。文章定义了广义犹豫模糊运算法则,提出了广义犹豫模糊有序加权几何(G-HFOWG)算子,研究了其优良性质,探讨了广义犹豫模糊有序加权几何算子的一些常见形式。实验表明提出的决策方法是可行的与有效的。

基于模糊信息集成的网络舆情预测模型选择

针对属性值为犹豫模糊信息且输入变量之间存在相互影响和联系的网络舆情预测模型选择决策问题,首先基于阿基米德范数和Heronian几何平均,提出一种新的犹豫模糊Heronian几何平均(HFHGM)算子,并详细研究了HFHGM算子的一些基本性质;其次,探讨了HFHGM算子的一些特例,并引入了犹豫模糊加权Heronian几何平均(HFWHGM)算子;进一步,基于HFWHGM算子建立了一种新的犹豫模糊多属性决策方法,该决策方法不仅能够有效地捕获输入变量之间的相互联系,还使得决策者能够依据自身的风险偏好态度选择不同的参数进行决策。最后,通过网络舆情预测模型的选择实例验证提出的决策方法是可行的和有效的。

拓展的犹豫模糊语言决策模型及其应用研究

由于犹豫模糊语言集可以全面和自然的表达专家们的评价信息,使其受到了广泛的研究和应用。针对专家评价值为犹豫模糊语言信息的多属性决策问题,构建了一种拓展的犹豫模糊语言决策模型。首先运用阿基米德范数定义了新的犹豫模糊语言基本运算法则;然后提出了一种拓展的犹豫模糊语言有序加权几何(E-HFLOWG)算子,其不仅能够进行信息的融合,还可以突出领导者在群体决策过程中的重要地位;最后,运用E-HFLOWG算子设计了一种拓展的犹豫模糊语言决策模型,并通过产品生产设备的选择实例进行验证分析。

概率度量空间中一类映射的非唯一不动点定理

在非阿基米德概率度量空间中研究了一类新的Ciric-Altman型映射不动点的存在性.首先,在一定条件下建立了新的非唯一不动点定理;其次,作为特例在度量空间获得了Ciric-Altman型映射不动点的存在性定理;最后,在两个非阿基米德概率度量空间中对Ciric-Altman型映射不动点作了讨论.所获得的存在性定理在很大程度上推广和改进了现有文献中的相应结果.

Some Fixed Point Theorems on Nonarchimedean Menger Probabilistic Metrie Space

In this paper,we have given a fixed point theorem for mapping sequence and mapping pair on nonarchimedean Mengen Probabilistic Metric space.A special case of its inference is an extension of results of reference [5-6].

毕达哥拉斯模糊信息集成算法应用于企业资源计划系统

提出了一种基于毕达哥拉斯模糊信息集成算法的多决策模型。该模型首先在毕达哥拉斯模糊信息环境下,通过阿基米德范数定义了新的加法、乘法、数乘以及幂运算;随后将几何Bonferroni平均算子应用于毕达哥拉斯模糊集,分析了PFGBM(Pythagorean Fuzzy Geometric Bonferroni Mean)的基本特征性质和常用的PFGBM表达形式;最后设计了基于PFGBM的多决策模型并应用到处理企业资源计划系统的更新选择实例中。实验表明,构建的模型提高了企业资源计划决策的适用范围和灵活性。