基于区间数向量投影的主要防御方向选择

一种基于区间数向量投影的主要防御方向选择方法。针对评价指标属性和权重的区间数,构造正理想方案,计算各方案在正理想方案的投影值,根据投影值完成方案的排序优选。实例分析验证了其有效性和适用性。     

基于区间数的大学生综合素质多属性群决策方法及应用

目的:针对大学生综合素质属性多样化、不可重复的特性,导致大学生综合素质专家对大学生综合素质评价模糊,决策信息不完备的问题,提出了一种基于区间数的群决策方法。方法:首先,构建了大学生综合素质综合评价指标体系,分析并得到属性指标的权重;结合区间数间距离建立非线性规划模型来确定专家权重;然后,再利用区间数算术加权平均算子将多个决策矩阵进行有效地集结,形成综合决策矩阵,结果:通过建立比较可能度矩阵,利用排序向量法对大学生综合素质评价决策矩阵进行择优排序。结论:实例表明,利用区间数的群决策方法对大学生综合素质进行评价,取得了良好的效果,为大学生综合素质评价这一类复杂的决策问题提供了有效的途径以及可借鉴的方法。     

基于三参数区间数模型的第三方物流服务商评价

针对第三方物流服务商的多属性评价问题,为避免传统物流服务商选择中评委评估的主观性偏向问题,提出一种基于三参数区间数模型的物流服务商评价方法;在三参数区间数的理想方案基础上,运用偏差函数求解评委权重,以解决第三方物流服务商的服务质量排序问题。     

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.     

基于Markov chain Monte Carlo的正态随机变量多属性群决策方法

针对具有正态分布随机变量的多属性群决策问题,首先运用MCMC方法集结群决策中个体的随机偏好信息得到群体偏好,利用WinBUGS软件编程模拟正态分布随机变量的后验分布,然后利用正态分布的3准则将正态分布随机变量转化为区间数,运用TOPSIS原理对方案进行排序。     

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。     

基于投影模型的不确定语言型多属性决策方法及应用

研究了不确定语言型多属性决策评价结果与决策者对方案的偏好信息之间存在偏差的问题,提出了基于投影模型的不确定多属性决策方法。该方法通过建立与区间型语言标度对应的术语指标矩阵,及方案综合属性值与决策者主观偏好值之间的投影模型,确定属性的权重,然后运用加权法得到方案的综合属性值,利用已有的可能度矩阵排序公式得到决策方案的排序。最后,通过算例对该方法的实用性和有效性进行了说明。     

基于区间数排序的第三方物流供应商评估模型

文章针对第三方物流评估的定量分析,提出一种基于区间数排序的评估方法,通过算例说明该方法的实用性。     

一种基于广义相似度的物资紧急调运方案优选方法

物资紧急调运方案优选决策目标具有不可公度和相互矛盾性,其属性值既有实数、区间数,也有语言值和不确定语言值等,无法统一度量。在运用TOPSIS方法来确定理想方案的基础上,通过定义一种广义相似度,将备选方案的各类型属性值的相似度计算规范到统一的度量空间内,实现了以实数、区间数、语言值和不确定语言值表示的属性值的统一度量。而后,提出了备选方案与理想方案的综合关联度,并以此来对备选方案排序,初步解决了物资紧急调运方案优选这一混合型多属性决策问题。最后,给出了一个实例说明了该方法具有良好的适应性。     

基于三角模糊数互反判断矩阵的内部控制评价

本文对三角模糊数及其运算作了简单介绍,运用特征值和特征向量对三角模糊数互反判断矩阵的一致性和排序进行了研究,并且将该方法引入内部控制评价。