多属性决策方法及其在节能减排中的应用研究

通过对直觉模糊数的区间化处理,把直觉模糊多属性决策转化为属性值为区间数的多属性决策.基于决策者的主观偏好值和客观偏好值的总偏差最小化原则得到属性权重,从而给出了一种直觉模糊多属性决策方法.最后利用所提出的方法对企业的节能减排效果进行了评价研究.     

n-直觉多边形模糊有序加权距离算子及其在绿色供应商评价中的应用

n-直觉多边形模糊集(n-intuitionistic polygonal fuzzy sets)是三角形直觉模糊集(TIFS)和梯形直觉模糊集(TRIFS)的扩展形式。针对决策信息为n-直觉多边形模糊集的多属性决策问题,提出了一种基于有序加权距离测度的多属性决策方法。在分析现有n-直觉多边形模糊集距离测度方法不足的基础上,首先概括了n-IPFSs的概念和运算法则;其次提出了n-直觉多边形模糊有序加权距离算子(n-IPFOWD),并给出了该测度的权重确定方法;最后提出了一种基于n-直觉多边形模糊有序加权距离算子(n-IPFOWD)的多属性决策方法,并用绿色供应商评价实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于残缺值的模糊偏好关系多属性大群体决策方法

在多属性大群体决策环境下，针对决策者给出关于决策方案两两比较且可能包含残缺值的模糊偏好关系的决策问题，提出了一种基于相似度聚类的残缺值模糊偏好关系大群体决策方法。此方法首先通过标准化残缺值矩阵，然后定义判断矩阵之间的相似度对大群体进行聚类，再对各个属性下的群体偏好进行集结，通过偏差熵模型确定各个决策属性的权重，集结所有决策属性下的群体偏好，最后得到决策方案的排序结果。文章最后给出了一个算例分析以验证此方法的有效性。     

直觉梯形模糊几何集成算子及其在群决策中的应用

文章首先定义了直觉梯形模糊数及其运算法则,基于这些运算法则,给出了直觉梯形模糊几何集成算子,即直觉梯形模糊加权几何(IT-WG)算子、直觉梯形模糊有序加权几何(IT-OWG)算子以及直觉梯形模糊混合几何(IT-HG)算子。在此基础上,提出了在属性权重已知的情形下专家评价值以直觉梯形模糊信息给出的多属性群决策方法。最后以产品最优设计方案的选择为实例进行分析,所得结果验证了该方法的有效性。     

犹豫模糊软集及其在多属性群决策中的应用

研究了评价值信息为犹豫模糊软集形式的多属性群决策问题。首先介绍了犹豫模糊软集的概念,并讨论了其相关运算及性质。考虑群决策中可能存在各专家权重系数完全未知的情况,定义了犹豫模糊软矩阵及其得分矩阵,并建立基于得分矩阵间关联系数的最优规划模型,以此确定各专家的权重。然后,基于犹豫模糊软集信息,定义了两种集成算子,即犹豫模糊软集算术加权算子和犹豫模糊软集几何加权算子,并利用水平软集工具计算各方案的机会值,得出最优决策。最后,提出一种基于犹豫模糊软集环境下的多属性群决策方法。     

基于直觉模糊集TOPSIS法的运输路径选择

运输路径选择是一个多属性决策问题,路径选择的合理化势必对企业的经济效益产生影响。文章根据TOPSIS的价值函数模型,通过对物流运输系统的分析,提取5个影响路径选择的因素,使用直觉模糊集确定属性的指标值和权重,建立一种基于直觉模糊集TOPSIS法的运输路径选择模型。数据实例说明该方法不仅解决了决策过程中出现的模糊性信息,而且还克服了传统评价指标的单一性缺陷,是一种有效、实用的方法,可为解决直觉模糊多属性决策提供新途径。     

一种基于梯形模糊中心的不确定多属性决策Topsis方法

文章针对只有部分属性权重信息且属性值以梯形模糊数形式给出的模糊多属性决策问题,提出一种基于梯形模糊数的中心的多属性决策方法。该方法建立一个非线性规划模型,通过求解该模型得到属性的权重向量。然后根据传统的Topsis方法,计算各方案属性值加权后的模糊中心与正负理想中心的贴近度的大小进行排序择优,最后给出算例。     

基于区间毕达哥拉斯模糊相似测度的多属性群决策方法研究

毕达哥拉斯模糊集是对模糊集和直觉模糊集的推广,本文在实型广义加权平均算子的基础上提出一种新的测度——区间毕达哥拉斯模糊余弦相似测度,并提出了一种基于该相似测度的多属性决策方法。首先,介绍区间毕达哥拉斯模糊数的概念以及运算法则;其次提出了区间毕达哥拉斯模糊有序加权余弦相似测度,分析了其单调性、有界性等相关性质以及其多种推广形式,并将其运用至多属性群决策问题中。最后,将这种群决策方法运用在推选优秀学生的方案选择中,通过改变参数及权重向量取值的方法得到不同集结结果,体现了本文提出的方法的有效性及可行性。     

自贸区税制优化的一种模糊博弈框架

本文通过模糊博弈的方法研究了一种税制优化中的政策强度与政策效果的均衡模型。首先对自由贸易区税制的模糊博弈要素进行了研究;其次,建立了赢得值为直觉模糊形式的双矩阵对策框架。     

关于多属性决策的一种新的区间数排序方法

针对模糊环境下多属性的决策问题,首先把粗糙属性值规范化处理并且计算各属性权重,然后利用粗糙数运算,期望运算以及方差运算把区间排序问题转化为实数排序,从而得到一种新的区间数排序方法。最后通过实例表明此方法的有效性。     

绝对偏好度指标赋权模型在企业竞争力评价中的应用

影响企业竞争力的各个因素，由于其影响力不同，所以在对企业竞争力进行评价时应该被赋予不同的权重。文章在直觉模糊集的范畴内提出绝对偏好度这一概念，指出并证明其具有类似于效用函数的公理性性质，正是由于绝对偏好度的优良性质，可以有效地对直觉模糊判断矩阵的一致性进行检验。基于此文章提出一种新的指标赋权模型，并将其运用到企业竞争力评价当中。     

供应链节点企业的贡献度和关联度评估

定量地分析节点企业对供应链的贡献大小及其与其他节点企业联系的紧密程度是供应链研究的一个难点。文中采用多属性的模糊关系矩阵建模方法,以光伏行业为例,评估各个节点企业的贡献度和关联度。     

基于区间二型模糊集的VIKOR多属性决策方法研究

针对传统VIKOR方法不能处理不确定语言信息的缺陷,本文在VIKOR方法的基础上提出了一种基于区间二型模糊的VIKOR扩展方法用于解决多属性决策问题。首先介绍了区间二型模糊的概念、运算法则,接着定义了一种新的计算区间二型模糊集之间的距离公式,在此基础上提出基于区间二型模糊的VIKOR扩展方法。最后,通过一个算例说明该方法的有效性和合理性。     

基于直觉模糊的医院患者满意度研究

医院患者满意度综合反映了医院医疗服务水平。文章基于直觉模糊集理论建立了一个多级直觉模糊满意度计算模型,利用直觉模糊集算子有效地诱导出直觉模糊满意度,将定性与定量的方法结合起来进行满意度计算,使计算结果信息量更大、更加科学合理且自动化程度高。以商洛职业技术学院附属医院为例,通过问卷调查数据,基于直觉模糊满意度模型,计算医院患者满意度。探索一些指标满意度较低的原因;并针对患者普遍不满意的指标提出具体建议。     

基于模糊层次综合法的加气站安全评价方法研究

加气站储存有大量的易燃、易爆的压缩天然气,是城市中的重大危险源,对加气站的安全评价具有现实而又重要的意义。本文综合考虑加气站发生事故的类型,及其存在的危险的因素,建立一种新的加气站安全评价指标体系。通过模糊数学的层次分析法计算指标权重,再通过模糊综合评判方法计算出加气站隶属于各个安全等级的评价结果矩阵,最后得出加气站的安全等级。     

一种基于模糊距离和证据理论的多属性群决策方法

针对语言评价信息形式的多属性群决策问题,提出了一种基于模糊距离和D-S证据理论的群决策方法。该方法首先运用基于模糊距离的方法来获得决策者权重,再对多个决策者给出的语言评价信息进行分析,然后通过D-S合成法则对其值进行合成。计算信度函数和似真函数,据此对所有决策方案进行排序。最后通过一个算例验证该方法的可行性和有效性。     

折衷型模糊多属性决策方法在页岩气开发中的应用

为了建立页岩气目标优选体系,采用了折衷型模糊多属性决策模型进行研究。根据页岩气自身的性质及开发条件提取了14个指标,并运用层次分析法确定权重。将指标数据用三角形模糊数来表达,构建模糊决策矩阵。之后计算评价单元与模糊正负理想之间的距离,计算隶属度来进行模糊优选决策。最后以实际区域进行验证,结果与实际情况相符。     

基于IFHA算子和IFHG算子的空间数据质量评价方法

直觉模糊集多属性决策对空间数据质量评价是模糊评价和多属性评价模糊评价的综合评价方法。IFHA算子和IFHG算子是既考虑了数据质量的肯定、否定以及不确定性多种因素,又夹杂着合适的位置权重的研究方法,其方法与传统的评价方法相比较能更加真实、细腻地描述和刻画客观世界的模糊性本质。文章通过算例进行比较分析,解释其原因与不足。     

数据挖掘中模糊聚类方法在信息检索中的应用

信息检索主要研究大量文本的信息组织和检索,典型的信息检索问题是基于用户的输入来定位相关的文本,而文本的相关性是一个模糊的概念,为了对这个模糊的概念加以客观的度量,本文提出了一种新的文本间相关性的计算方法。该方法利用词频矩阵和模糊相似矩阵,在基于相关性检索的一组文档中,使用模糊聚类中的传递闭包法计算出一组文档间的相关度,最后用一个实例加以说明,得到了比较客观的结果。     

多目标模糊决策法在露天开拓运输工艺选择中的运用

文章结合列举的各个技术方案采用多目标模糊决策法建立数据模型,通过模拟运输过程,取得影响露天开拓运输工艺目标方案决策的各个指标,如:投资、破碎站移设、距离、破碎\运输方式、环境、管理等困素,选用Delphi法确定权重系数,再采用多目标模糊决策分析的计算方法确定最优目标,最后分析多目标模糊决策法优势和不足,探索"多目标模糊...