基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法

定义了正态分布的区间粗糙数,补充联系数的运算法则。利用集对分析的不确定性理论,建立了区间粗糙数的均值-方差联系数模型,针对属性值为区间粗糙数且权重已知的区间粗糙数多属性决策问题,提出了一种基于联系数的区间粗糙数多属性决策方法,并给出了决策的步骤。最后,通过实例分析,表明该方法的有效性和实用性,且计算简单易行。

一种带分布参数的区间粗糙数多属性决策方法

本文定义了带分布参数的区间粗糙数的运算法则和新的可能度公式,并证明了新的可能度公式满足的一些性质.其次,基于带分布参数的区间粗糙数间的序关系,将已提出的区间粗糙数加权集结算子推广至带分布参数的区间粗糙数有序加权集结算子.最后,基于新的可能度公式及有序加权集结算子,提出了一种解决属性权重未知时多属性决策问题的算法,并通过实例说明了算法的有效性和合理性.

区间粗糙数排序比较仿真及其在物流领域中的应用

区间粗糙数分布类型包括均匀分布、两阶段均匀分布、正态分布、二项分布以及指数分布等,通过MATLAB软件对特定分布类型下的区间粗糙数进行数万次仿真实验,结果表明同一组区间粗糙数在不同的分布假定下会得到不同的排序结果,尤其以二项分布和指数分布最为典型.区间粗糙数排序比较仿真算法被用于物流中心选址问题,得到的结果与其他文献的排序结果一致,表明了该算法的有效性与可行性,避免了基于复杂理论的数学分析和概率求解等问题,使得其推广应用更加方便.

基于区间粗糙数互补判断矩阵的一种排序方法

定义了区间粗糙数互补判断矩阵和正态分布区间粗糙数,并给出区间粗糙数互补和互反判断矩阵的相互转化公式.针对基于区间粗糙数互补判断矩阵的排序问题,提出了一种基于可能度的区间粗糙数互补判断矩阵的排序方法.通过对方案进行两两比较,构造区间粗糙数互补判断矩阵,求解出形式为区间粗糙数的权重向量,利用可能度公式得到权重向量的可能度矩阵,从而得到各方案的排序.实例分析说明了该方法的实用性和有效性.