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DIFHA算子的动态直觉模糊多属性群决策方法

动态决策问题是现实中的一类常见问题。在提出动态直觉模糊混合平均(D IFHA)算子的基础之上,提供一种动态直觉模糊多属性群决策方法。该方法能同时考虑决策过程的阶段性和属性值位置对决策结果的影响,并较好地处理决策过程中的定性指标。分析和算例证实该方法的可行性和实用性。     

基于偏差熵的直觉模糊集多属性群决策方法

针对直觉模糊环境下属性权重和决策者权重完全未知的多属性群决策问题,对决策群体给出的直觉模糊集决策矩阵用IFWA算子进行集结,提出一种基于偏差熵的属性权重和决策者权重确定方法,利用不同方案下的属性权重和决策者权重,得到各方案的综合属性值,最后利用得分值法对各方案进行排序并决策,结合算例验证了该方法的有效性。     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

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。     

基于梯形直觉模糊数的动态多准则群决策方法

针对决策信息为梯形直觉模糊数的多准则决策问题,引入含参得分函数和相关系数提出了一种动态多准则群决策方法,首先利用参照方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型求解客观准则权重,通过参数因子转化犹豫度集结得到各方案综合得分函数,最后根据参数动态变化进行MATLAB仿真分析并排序。该方法适用于准则权重已知和未知的情形,弥补了犹豫度缺失和基于距离测度决策方法的缺陷,并通过航空装备保障合同商的选择决策实例验证了有效性。     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。     

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。     

一种新的多属性决策方法

针对模糊多属性决策问题,提出了一种新的属性值以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策方法。首先定义了两三角模糊数的中心决策矩阵;其次通过引入方案间优势度和优势度比较矩阵概念及其计算公式,从而给出了方案的排序,实例分析说明了所提出的决策方法的合理性及其算法的有效性。     

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。     

美英海军舰船远海维修保障体系特点

我国海军执行远海护航与南海领海巡航任务已成常态化,同时随着"一带一路"国家战略的稳步实施,海军舰船必将走得更远,为经济建设与世界和平、地区稳定保驾护航。为了科学地构建我国远海舰船维修保障体系,本文分析总结美英国家海军舰船远海维修保障体系基本模式、特点及利弊,并在合理界定远海及远海维修保障概念的基础上,提出构建我国海军舰船远海维修保障体系的基本策略。     

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。     

基于区间直觉模糊集的动态多属性决策模型

针对决策信息为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于相关系数和含参数得分函数的动态决策方法,弥补了基于距离测度决策方法的缺陷,同时动态地考虑了犹豫度的影响,进而降低了评价信息损失。首先构建基于理想方案相关系数总偏差最小的非线性规划模型以求得客观准则权重。通过得分函数集结得各方案的综合得分函数,讨论参数的取值范围实现动态决策分析。该模型应用于导弹武器系统的效能评估,实现了对系统优劣程度的有效评价。     

改进TOPSIS群决策方法及在舰船论证中的应用

在多属性群决策中,通常假设决策属性之间都是相互独立的.在很多情况下这一假设并不能成立.为了解决这一问题,引入λ模糊测度的概念,提出了一种新的TOPSIS群决策方法.该方法能够考虑决策属性之间的相互关联作用,使得决策结果更加符合实际情况.最后通过海军舰船论证中多方案对比的一个实例验证了方法的有效性和实用性.     

基于ELECTRE方法的模糊多属性决策

针对传统ELECTRE法的弱点,将ELECTRE法拓展到了模糊环境下,得到一种解决模糊多属性决策问题的新方法,决策评估中涉及到的属性值与属性权重值等模糊信息以三角模糊数形式给出。首先集结决策者对各方案属性的评价,确定出模糊决策矩阵;其次根据信息熵原理,求解出三角模糊数型的属性权重向量;最后给出新的模糊ELECTRE方法的决策步骤。新方法既具有统一的表达形式,又克服了传统方法中和谐性与不和谐性之间具有一定相关性的缺陷。新方法计算简单,给出的实例验证了此方法的可行性和有效性。     

基于模糊多属性决策的装备维修行为选择

针对装备保障行动中维修行为决策在实践中存在的问题,借助于多属性决策方法和模糊理论,提出基于模糊多属性决策的装备维修行为决策,在分析装备维修行为的影响因素和约束条件的基础上,建立了装备维修行为决策的模型方法,并进行了实例分析。研究表明,该方法能有效降低维修保障费用、缩短维修保障时间和提高维修保障效率。     

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。     

基于灰色关联TOPSIS法的舰船装备维修方案决策

针对舰船装备维修方案优选问题,提出基于灰色关联TOPSIS法的舰船装备维修方案决策。该决策选取维修间隔时间、维修费用、维修时间和维修风险4个量化指标,利用灰色关联度减少不确定信息和小样本数据影响,并引入TOPSIS法处理多属性问题。通过对各维修方案相对贴近度排序优选,得出最佳维修方案。案例分析可知,该方法有效可行,值得在工程实践中借鉴。