Picture模糊数的改进得分函数在多属性群决策中的应用

针对picture模糊环境下专家权重和属性权重信息未知的多属性群决策问题进行研究.首先,针对现有picture模糊数的得分函数存在一些不足问题,提出了一种新的得分函数.通过分析其相关性质,并与现有得分函数进行比较,说明其更具合理性,能更好地处理模糊决策信息.其次,提出了基于得分函数的picture模糊环境下的多属性群决策方法,根据每位专家给出的picture模糊评价信息的不精确程度及不同专家给出信息的差异程度,从个体和群体两方面综合得到决策者权重;利用得分函数构造不同属性的灰靶贡献度,从而确定属性权重.最后,通过实例比较分析验证了所提方法的可行性和有效性.

区间值Picture模糊参数集结算子及其应用

针对决策信息为区间值Picture模糊数的多属性群决策问题,在充分考虑属性间相互关联的情况下,将区间值Picture模糊数与广义Heronian均值函数和Heronian平均算子结合,定义了区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子,并研究了其性质。该信息集结算子能够反映信息的完整性、属性相关性和决策者的风险偏好。然后,提出了一种基于区间值Picture模糊参数广义加权Heronian平均算子的多属性群决策模型。最后,运用本文提出的群决策模型对信息系统进行了最优选择,并与其它模型进行比较,说明所提模型的有效性和优越性。

基于相交距离可能度的模糊区间数排序方法研究

在决策制定和系统评价领域,模糊区间数因其能够有效表达不确定性而被广泛应用.针对模糊区间数排序在实际应用中的计算繁杂,且在大数据环境下的应用效率受限等问题,本文引入相交距离概念给出模糊区间数的相交距离公式,提出一种新的排序算法,并讨论了该公式的相关性质.通过对比实验,证实了该算法在处理模糊区间数排序问题时的有效性和实用性.

基于一类新的Picture模糊距离的VIKOR多属性决策方法

针对现有Picture模糊距离的不足。本文构建了一种带有参数的Picture模糊距离,该参数能够反映决策者的态度偏好。其次,将新距离拓展到多准则妥协解排序法(VIKOR)中,并利用新距离计算各备选方案的群体效益值和个体遗憾值进而获得决策结果。最后,通过算例验证所提决策方法的有效性和优点,并对参数进行灵敏度分析。

n维模糊数的序、距离、确界及其逼近问题

诸如模糊数值函数积分等问题,如何采用上、下函数逼近的方法去定义,在模糊数学领域讨论的比较少,其主要原因是涉及到模糊数集的上、下确界问题．对n维模糊数的序、距离、确界及其逼近问题进行讨论:在模糊数空间定义了新的序关系、距离和确界,并利用模糊数的支撑函数给出了n维模糊数集确界的表示和在新的距离意义下的逼近刻划;使得高维模糊数空间中诸如模糊数值函数的积分采用上、下函数逼近的方法去定义成为可能．

基于Hausdroff距离的扩展模糊数相似性测度

提出了一种新的度量扩展模糊数相似性的新方法.在分析了现有几种相似性测度原理的基础上,指出了它们的不足之处,通过将每个扩展模糊数当作图像样本,并引入了模式识别领域中Hausdroff距离,构造了新的相似性测度公式.多组数值算例表明,该方法可以有效地度量扩展模糊数之间的相似性.

新的模糊数的模糊距离

文[1]中基于现有的模糊数的距离定义及模糊距离定义的缺陷进行分析并给出了改进的模糊数的距离定义。本文在此基础上给出新的模糊数的模糊距离定义,并给出相应的定理。

基于距离测度的模糊数排序

针对Tran和Duckstein给出的区间数之间及模糊数之间的距离公式的不足 ,给出其纠正性定义 .进而 ,引入一种新的模糊数排序函数 .最后 ,给出算例说明其有效性及优越性 .

基于Hausdorff距离的模糊数互补判断矩阵排序研究

基于Bonissone近似计算、Hausdorff距离和模糊折衷型决策方法,给出带有梯形模糊数互补判断矩阵的一种排序方法。同时给出精确值、三角模糊数的互补判断矩阵转化为梯形模糊数互补判断矩阵的方法,因此本文方法同样适合于处理精确值、三角模糊数的互补判断矩阵的排序问题。最后用算例说明了计算过程。

一种新的模糊数的距离定义

指出模糊数的 Hausdorff距离定义的不足和模糊距离定义在模糊数的数列应用上的缺陷 ,给出一种新的定义 。

模糊数的运算性质及模糊数的距离与极限

通过对零模糊数以及模糊数的序关系的重新定义 ,使得模糊数与实数有了更相似的运算性质。定义了模糊数的距离 ,讨论了模糊数列的极限及性质。

基于优势距离指数的变精度直觉模糊粗糙集模型及应用

现实的多属性决策信息系统包含大量的偏好信息、模糊信息、噪声数据,而基于传统的粗糙集模型难以有效处理此类决策问题,鉴于此,本文构建了一种新的变精度直觉模糊粗糙集模型。该方法,首先针对直觉模糊信息系统中直觉模糊数存在的问题,定义了直觉模糊优势距离指数,并利用其确定对象的优劣关系,进而以优势距离指数构建了变精度直觉模糊粗糙集模型;而后研究了模型的性质,最后以信息系统安全审计风险识别验证所提出模型的有效性与合理性。结果表明,通过调整直觉模糊优势距离指数的阀值和置信参数的阀值模型具有一定容错能力,且模型能够有效地处理含有偏好信息的直觉模糊信息系统,有效地提取决策规则。

具有纠错能力的解距离模糊的模糊数法

本文提出能进行纠错的多重PRF解模糊距离的模糊数法。用三重PRF解模糊数法具有自动纠错能力,且可检测最大距离达到三重PRF最大不模糊距离。该方法简单而易于实时处理,其测距精度与单重PRF相同。

模糊数空间中几种距离的比较

模糊距离在模糊数学的分析理论和实际应用中都起着重要的作用。文章通过例子综合比较几种常用的模糊距离,指出各种距离的适用范围和相互之间的区别联系。

基于直觉模糊环境的海上风机选型

选择合适的海上风力发电机机型对海上风电场的长期高效运行起着至关重要的作用。针对决策者在风机选型决策过程中存在不确定性和主观偏好等问题,提出一种改进的多准则决策(multi-criteria decision making, MCDM)框架及方法:在权重求解算法中将群体决策和直觉模糊数与层次分析法相结合,提出群体直觉模糊层次分析法(group intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process, GIAHP)计算指标权重;在备选方案排序算法中将余弦距离引入接近理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS),提出多距离TOPSIS确定备选方案排序。最后以山东省海上风电场风机选型为例,并通过敏感性分析验证框架及方法的鲁棒性。该框架及方法为中国海上风电场风机选型提供理论依据,可确保海上风电场长期稳定运行。

基于新模糊数的模糊距离的多属性决策方法

研究了属性值为模糊数的多属性决策问题,定义了一个新的三角模糊数模糊距离公式,利用此距离公式,提出了一种解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法,该方法简单,计算量小,为解决多属性决策问题提供了一个新途径.

模糊数的一种类序和类距离的定义

模糊数距离的概念不仅在模糊分析学中起着关键性的作用,是极限、连续性、收敛性、稳定性等概念的基础,而且在模糊应用的技术中也具有重要的意义。通过对模糊数特性的分析,将模糊数进行了类排序,克服了以往只能对极少部分模糊数才能排序的不足,同时引出了类间距离、类内距离和混合距离的概念,为下一步的分析工作打下了基础。

基于模糊距离的模糊数的排序及应用

引用模糊数之间的模糊距离,结合模糊数的权重面积,建立一种基于模糊距离的模糊数的排序方法,数值例子说明了排序指标的合理性;排序结果与已有的排序方法进行比较,说明方法的优越性.将该方法用于解决具体的模糊多属性决策问题,进一步验证该排序方法的合理性与有效性.

基于新距离测度的模糊数排序方法

对于多属性决策的模糊数排序问题,针对已有模糊数距离公式的不足,通过考虑在某一隶属水平下模糊数间的差异,给出模糊数新的距离公式。依据该距离公式计算各模糊数与理想点的距离,并以此对模糊数进行排序。算例说明了方法的有效性及可行性。

毕达哥拉斯模糊环境下海明距离测度的证明及推广

距离测度是毕达哥拉斯(Pythagorean)模糊决策的一个基本概念,其在用权重向量进行有序集成运算、有序加权距离和相似度构造时具有重要作用。然而,早期发表于International Journal of Intelligent Systems中的文章Extension of TOPSIS to multiple criteria decision making with Pythagorean fuzzy sets,在首次引入海明距离测度时,对距离公理化条件的证明存在不妥。为此,通过反例和分析指出了其在证明公理化条件的有界性和三点不等式时存在的错误,并统筹考虑犹豫度的绝对值项和其他绝对值项,通过分情况讨论给出了海明距离测度的严格证明,进一步,证明了其推广形式(欧几里得距离测度)的公理化条件。