Hybrid multiple attribute decision making model based on entropy

From the viewpoint of entropy, this paper investigates a hybrid multiple attribute decision making problem with precision number, interval number and fuzzy number. It defines a new concept： project entropy and the decision is taken according to the values. The validity and scientific nature of the given is proven.

Solution to multiple attribute group decision making problems with two decision makers

A kind of multiple attribute group decision making （MAGDM） problem is discussed from the perspective of statistic decision-making. Firstly, on the basis of the stability theory, a new idea is proposed to solve this kind of problem. Secondly, a con- crete method corresponding to this kind of problem is proposed. The main tool of our research is the technique o~ the jackknife method. The main advantage of the new method is that it can identify and determine the reliability degree of the existed decision making information. Finally, a traffic engineering example is given to show the effectiveness of the new method.

Maximizing deviation method for multiple attribute decision making under q-rung orthopair fuzzy environment

Because of the uncertainty and subjectivity of decision makers in the complex decision-making environment,the evaluation information of alternatives given by decision makers is often fuzzy and uncertain.As a generalization of intuitionistic fuzzy set(IFSs)and Pythagoras fuzzy set(PFSs),q-rung orthopair fuzzy set(q-ROFS)is more suitable for expressing fuzzy and uncertain information.But,in actual multiple attribute decision making(MADM)problems,the weights of DMs and attributes are always completely unknown or partly known,to date,the maximizing deviation method is a good tool to deal with such issues.Thus,combine the q-ROFS and conventional maximizing deviation method,we will study the maximizing deviation method under q-ROFSs and q-RIVOFSs in this paper.Firstly,we briefly introduce the basic concept of q-rung orthopair fuzzy sets(q-ROFSs)and q-rung interval-valued orthopair fuzzy sets(q-RIVOFSs).Then,combine the maximizing deviation method with q-rung orthopair fuzzy information,we establish two new decision making models.On this basis,the proposed models are applied to MADM problems with q-rung orthopair fuzzy information.Compared with existing methods,the effectiveness and superiority of the new model are analyzed.This method can effectively solve the MADM problem whose decision information is represented by q-rung orthopair fuzzy numbers(q-ROFNs)and whose attributes are incomplete.

Response surface method using grey relational analysis for decision making in weapon system selection

A proper weapon system is very important for a na- tional defense system. Generally, it means selecting the optimal weapon system among many alternatives, which is a multiple- attribute decision making （MADM） problem. This paper proposes a new mathematical model based on the response surface method （RSM） and the grey relational analysis （GRA）. RSM is used to obtain the experimental points and analyze the factors that have a significant impact on the selection results. GRA is used to an- alyze the trend relationship between alternatives and reference series. And then an RSM model is obtained, which can be used to calculate all alternatives and obtain ranking results. A real world application is introduced to illustrate the utilization of the model for the weapon selection problem. The results show that this model can be used to help decision-makers to make a quick comparison of alternatives and select a proper weapon system from multiple alternatives, which is an effective and adaptable method for solving the weapon system selection problem.

Novel method for hybrid multiple attribute decision making based on TODIM method

The TODIM(an acronym in Portuguese for interactive and multiple attribute decision making) method is a valuable tool to solve the multiple attribute decision making(MADM) problems considering the behavior of the decision maker(DM), while it cannot be used to handle the problem with unknown weight information on attributes. In this paper, a novel method based on the classical TODIM method is proposed to solve the hybrid MADM problems with unknown weight information on attributes,in which attribute values are represented in four different formats:crisp numbers, interval numbers, triangular fuzzy numbers and trapezoidal fuzzy numbers. Firstly, the positive-ideal alternative and negative-ideal alternative are determined, and the gain and loss matrices are constructed by calculating the gain and loss of each alternative relatived to the ideal alternatives concerning each attribute based on different distance calculation formulas, which may avoid the information missing or information distortion in the process of unifying multiform attribute values into a certain representation form. Secondly, an optimization model based on the maximizing deviation(MD) method, by which the attribute weights can be determined, is established for the TODIM method. Further, the calculation steps to solve the hybrid MADM problems are given. Finally, two numerical examples are presented to illustrate the usefulness of the proposed method, and the results show that the DM's psychological behavior, attribute weights and the transformed information would highly affect the ranking orders of alternatives.

3D矢量空间和最优最劣法在绿色产品设计决策方法中的应用

为了解决目前绿色产品设计方案中产品基础属性考虑欠缺,以及缺乏可视化比较方法的问题,提出一种基于3D矢量空间和最优最劣法(Best worst method,BWM)的绿色产品设计多属性决策方法。通过功能、外观和可持续3个维度为绿色产品设计的基础属性构建3D矢量空间,并对每个维度扩充其包含的下级属性;利用间隔方法优化的BWM获得三个维度及各维度下级属性的权重分配;通过3D矢量空间求得各备选方案的总体评价得分,实现客观科学的绿色产品设计多属性决策。以电动汽车的绿色产品设计方案为例,验证了所提方法的可行性和有效性。

基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法

基于梯形模糊数信息环境,研究动态混合多属性群决策问题.给出梯形模糊数的转化方法及梯形模糊数信息的加权综合集结方法,定义动态梯形模糊加权几何算子;提出不同类别权重的确定方法,利用决策专家的赋值离差和最小化方法确定决策者的权重,运用离差最大化模型确定属性权重,基于熵权法和Orness测度赋权法计算时间权重;在此基础上,利用VIKOR(多准则妥协解排序)法提出一种基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法,并通过算例验证其可行性与有效性.

改进TOPSIS的多属性决策方法

针对逼近理想点排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)存在的缺陷,提出基于Tanimoto系数和基于对称差的2种改进TOPSIS。改善或解决TOPSIS存在指标相关性问题、特殊样本集合无法比较优劣问题和样本数据动态变化时产生的逆序现象等缺陷;在稳定性、特异性、敏感性和有效性4方面对经典TOPSIS模型、改进Tanimoto模型和改进对称差模型进行对比验证,给出2种改进模型的适用场景。结果表明,2种方法各具有一定的优势。

毕达哥拉斯犹豫模糊集多属性决策研究

针对属性间相互关联,评价信息为毕达哥拉斯犹豫模糊信息的多属性决策问题,首先通过研究犹豫度对决策结果的影响,提出一种新的毕达哥拉斯犹豫模糊集得分函数,解决了现有得分函数中存在的不足。其次,提出一种最小公倍数规范化原则,解决了现有方法容易引入误差的缺陷。最后,针对属性关联的多属性决策问题,基于λ-模糊测度与Choquet积分,提出了一种拓展交互式多准则决策(interative multi-criteria decision-making,TODIM)方法,既解决了属性关联的问题,又通过前景理论反映了决策者的心理行为特征。实例分析与敏感性分析验证了所提算法的正确性与有效性。

多属性决策方法在目标威胁评估中的研究综述

目标威胁评估为指挥决策提供数据支撑,多属性决策方法是目标威胁评估的有效手段。结合多属性决策方法的特点,区分威胁评估指标选择、威胁评估指标描述、威胁评估指标权重确定和目标威胁排序方法4个方面,系统总结了多属性决策方法在战场目标威胁评估中的研究现状,分析了每个方面存在的问题,探讨了未来多属性决策方法在战场目标威胁评估应用中需要重点发展的方向,为后续研究战场目标威胁评估提供参考借鉴。

一种新的混合型多属性决策方法及在供应商选择中的应用

研究了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型。为了简化计算,把区间数和模糊数转化成精确数得到规范的决策矩阵。基于属性的熵,建立了具有柔性的客观权重模型,把客观权重和主观权重线性合成为综合权重。给出了客观权重和综合权重合理性的判定定理。最后的案例说明该法是可行、有效的。

一种基于相似度的混合型多属性决策方法

研究了实数、区间数、语言值和不确定语言值相结合的混合型多属性决策问题。基于逼近理想解的排序方法(TOPSIS方法)确定理想方案,并定义了一种新的相似度,将各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间,并且指出该相似度的几何意义,说明用该方法描述方案相似程度的合理性。将待选方案与理想方案比较,进行排序择优。最后,给出两个算例,证明了该算法的有效性。

基于前景理论的电网建设项目组合多属性决策方法

电网建设项目组合的投资决策属于多属性决策问题。现有投资决策方法一般将评价指标体系的属性用确定值描述,并对单个项目进行评估得到待选项目集。事实上,有些属性并不适合用确定值来描述;另一方面,有些项目之间存在相关性,这样按单个项目来确定待选项目集就未必合适。在此背景下,首先发展了针对确定型、区间型、概率型和模糊型4种数据类型指标的收益/损失及其概率的计算方法。为计及决策过程中决策者的心理因素和风险倾向的影响,将前景理论引入电网建设项目组合的投资决策之中。然后,基于差异化思想选择指标权重,并利用VIKOR这种多准则决策分析方法确定最优项目组合,避免了传统线性加权法用优质指标补偿劣质指标,从而可能导致所得到的最优项目组合中包含劣质指标的情况。最后,以某省级电力公司的电网建设项目组合的投资决策问题为例,说明了所述方法的可行性和有效性。

多属性决策中的线性组合赋权方法研究

权向量的确定是多属性决策中一个重要问题,线性组合赋权方法是解决该问题的一个有效途径。对线性组合赋权的求解问题进行了一般性的描述,并根据求解所用信息的不同将求解方法分为四类,阐述了每类方法常用的求解思路和原则,进一步分析了不同类别方法的特点。对求解方法进行分类,有利于对不同求解方法本质和特性的了解,可以为不同组合赋权方法的应用提供参考。

基于模糊TOPSIS方法的变压器维修策略

变压器维修策略的决策是一种涉及到量化指标和定性分析指标共存的混合多属性指标的决策问题.运用模糊理想解法(fuzzy TOPSIS)建立了变压器维修策略的模糊综合评价分析模型,来解决含有混合多属性指标决策问题.这种方法不仅可以对多台变压器的运行情况进行监视,通过利用计算相对贴近度来确定变压器的运行状态,进而确定变压器的维修策略,而且还可以通过专家系统对1台变压器的多种维修策略进行直接的判断与确定,通过精确的实数型指标值、区间数型的指标值和模糊数的指标值进行分类判断,给出多种维修策略下的取值情况,进而分析比较各个相对贴近度的大小,做出排序,决定选取哪种维修策略.通过实例验证此方法具有良好的决策效果.

一种新的区间数多属性决策的集结方法

对于属性权重和决策矩阵元素均为区间数的多属性决策问题,提出了一种新的方案综合属性区间的集结方法。通过给出与区间权重向量相对应的属性有效权重向量的定义及其具体表达形式,改变已有方法需要求解数学规划模型的做法,运用区间数的数乘运算和加法运算集结方案的有效综合属性区间值,并利用一种对区间数排序的方法,比较各方案的有效综合属性区间值来确定方案的优劣。最后,给出了一个数值例子,结果表明方法简单、有效,易于实现。

考虑决策者心理行为的区间数多属性决策方法

针对考虑决策者心理行为的区间数多属性决策问题,提出一种决策分析方法.首先,针对决策者参照依赖的心理行为特征,依据前景理论计算每个方案在各属性下的评价值相对于参照点的益损值,并构建益损决策矩阵;然后,考虑决策者损失规避的心理行为特征,基于TODIM方法的基本思想,计算决策者对每个方案的益损值的总体感知价值,并依据总体感知价值的大小对所有方案进行排序.最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性.

基于模糊群决策的智能仪器故障诊断专家系统

本文介绍了采用专家系统解决智能仪器故障诊断的方法。针对智能仪器的故障特点,采用规则推理和事例推理相结合的混合推理技术。在规则推理中,提出了分层搜索的诊断思路,并且在不同搜索层次中,各规则优先权的确定采用基于模糊多属性群决策的方法。针对这种推理方法,采用数据库技术实现了知识库的设计,并用VS.net软件开发出了一套高效率智能仪器故障诊断专家系统。该系统在实际使用中表现出比第一个版本更高的诊断效率。

高校科研团队科技创新能力评价研究

科技创新能力是体现高校综合办学实力的核心指标。以科研团队为视角对高校科技创新能力的评价问题进行了研究,分析了高校团队科技创新能力的要素构成、结构特征,在此基础上从人员队伍、条件基础、文化环境、科技投入、科技产出5个方面出发定义了一个可扩展的团队科技创新能力评价指标模型;提出了基于多属性决策的科技创新能力评价方法,为科研团队绩效管理提供了方法支撑。

城市突发事件的应急设施选址群决策方法

针对应急设施选址中存在的一类不同决策部门存在不同权重且属性值为精确数、三角模糊数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS和距离测度的应急设施选址群决策方法。该方法可直接集结评价信息,避免了数据类型转换和量纲统一所造成的信息损失,同时基于距离测度方法确定决策部门和属性的客观权重,将其客观权重和主观权重线性合成为综合权重。最后,通过具体的应急设施选址案例验证方法的可行性和有效性。