基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

基于证据理论的直觉模糊群决策方法

针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。     

军用飞机修理模式规划决策分机方法

针对军用飞机修理模式的选择问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策方法。通过分析典型修理模式特点,确定了合理的决策属性。为细化模糊表达,采用直觉模糊数描述专家关于属性的评价值,更加符合判断实际;针对属性权重,利用直觉模糊熵确定客观权重,并根据决策偏好,利用偏好系数加以综合,以缓解主客观权重冲突;为合理确定专家权重,在属性层面利用证据冲突度进行区分,并根据犹豫度加以修正;为有效集结决策信息,根据直觉模糊特性构造Mass函数进行证据合成。实例验证了该方法的合理有效性。     

基于TOPSIS的直觉模糊多属性群决策方法

针对直觉模糊信息环境下的多属性群决策问题,对专家给出的直觉模糊集决策矩阵进行规范化处理,利用直觉模糊集的相关理论,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法;为了便于度量任意两个专家之间决策信息的相似度,将各专家给出的直觉模糊集决策矩阵转化决策向量,提出基于直觉模糊相似度的专家权重确定方法;利用逼近于理想解的排序方法(TOPSIS)对专家群的决策信息进行综合集成,给出备选方案优劣排序。结合算例验证方法的有效性。     

基于可能度的直觉梯形模糊数多属性群决策方法

针对专家权重和属性权重完全未知,属性值由直觉梯形模糊数形式给出的多属性群决策问题,引入直觉梯形模糊数可能度的概念,提出了一种基于可能度的决策方法。该方法首先通过专家偏好值与群体均值之间的相似度以及属性之间比较的可能度,分别求得专家权重和属性权重,进而综合专家权重和属性权重得到各方案的综合值。然后比较各方案的综合值得到可能度矩阵的排序向量,并以此为依据对方案进行排序。最后,给出算例验证了该方法的有效性。     

考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵的多属性决策方法

针对现有概率犹豫模糊多属性决策研究中,专家权重和属性权重的确定存在主观随意性的问题,提出了一种考虑专家偏好的基于概率犹豫模糊熵和前景理论的决策方法.基于贴近度度量,考虑专家的偏好性,以追求整体一致性为原则确定专家权重;基于概率犹豫模糊熵,考虑专家的决策差异,度量评估信息的犹豫性和模糊性,确定属性权重;采用前景理论对方案评估信息进行集结,根据价值函数和权重函数得到方案的前景价值,并以此进行方案排序.通过算例对比分析,验证了所提方法的科学性和合理性.     

基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。     

一种直觉模糊重要型多属性消错决策建模方法

针对传统直觉模糊决策方法中可能出现决策错误的问题,基于消错理论,从规避决策风险,降低决策错误角度,提出一种直觉模糊重要型多属性消错决策方法,拓展了直觉模糊集范畴的消错理论,构建了直觉模糊错误规则、错误函数、错误损失矩阵等组成的直觉模糊消错决策模型,并完整阐述了直觉模糊重要型多属性消错决策步骤以及直觉模糊多属性群决策的方法差异。通过实际的案例分析,不仅证明了直觉模糊决策过程中决策风险的不可避免,同时说明了方法的实用性和有效性。     

直觉模糊物元及其在权重信息未知多属性群决策中的应用

针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。     

基于区间数多指标决策的效能评估方法

针对武器效能评估的指标值以及度量指标权重的选取存在不确定性、模糊性和主观性的问题,根据作战效能的特点与系统工程思想,提出了基于区间数的灰色关联法和D-S证据理论相结合的效能评估方法。通过灰色关联法将指标区间值转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,在此基础上与D-S证据理论相结合,构造一种新的基本概率分配函数和新的信息不确定度提取方法,把不确定性问题转化为确定性问题,再利用D-S合成法则进行信息融合,确定最优方案。通过案例分析,结果表明该方法可以得到有效的决策结果并降低决策的不确定性。