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[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜玉琴
基于Pythagorean模糊环境下的信息集成算子很少见,本文探讨Pythagorean模糊Hamacher集结算子问题,具有一定的理论价值。首先,定义Hamacher算子在Pythagorean模糊环境下的运算规则;之后,给出几种Pythagorean模糊Hamacher信息集结算子,比如,Pythagorean模糊Hamacher算术平均算子,广义Pythagorean模糊Hamacher算术平均算子等,并研究其具有的性质,包括单调性、幂等性、有界性;之后,提出两种不同决策方法来解决Pythagorean模糊信息环境下的多属性群决策问题;最后,通过示例验证所提出方法的可行性和实用性。
[期刊] 管理评论
[作者]
杨毅 冯玉强 刘鲁宁
模糊合成算子是模糊评价中数据处理的核心技术。目前模糊合成算子在模糊评价中应用时比较混乱,没有一般方法。原因之一是Zadeh的模糊集理论存在缺陷,另一方面是对算子性质研究挖掘不够。需要研究不同的模糊算子在模糊评价中的使用方法。Hamacher算子是参数算子,含参γ在[1,+∞)时有对参数变量和数据变量的多重单调性,它的清晰域不随参数变化而改变,并且清晰域最小。模糊评价中的数据起到至关重要作用,分析模糊"与"算子的清晰域,确定数据点与清晰域的从属关系,提出基于清晰域与数据分布的Hamacher算子的应用方法,通过实例验证其合理、有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李娜 高雷阜 王磊
针对决策信息为区间Pythagorean模糊数,属性权重不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于相对熵的AQM决策方法。首先,提出区间Pythagorean模糊数的相对熵,计算了各方案与区间Pythagorean模糊正理想方案和负理想方案间的相对熵,据此构建了基于方案相对满意度最大的非线性规划属性权重确定模型;其次,针对每个属性,利用新的区间Pythagorean模糊数得分函数计算方案的0-1优先关系矩阵,依据AQM方法对所有0-1优先关系矩阵进行融合得到合成0-1优先关系矩阵,并确定了方案的综合度,由此获得方案的排序。最后,以软件开发项目的选取为实例说明了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李鹏 沈志杰
针对Pythagorean模糊信息的决策问题,构建广义Pythagorean模糊信息加权有序加权平均(PF-GWOWA)算子。首先,提出PF-GWOWA算子,并证明Pythagorean模糊广义加权平均(PF-GWA)算子、Pythagorean模糊加权有序加权平均(PF-WOWA)算子与Pythagorean模糊加权平均(PF-WA)算子均为PF-GWOWA算子的特例;其次,根据GWOWA算子属性综合权重计算模型,利用PF-GWOWA算子对信息进行集结;最后,通过算例分析和传统方法对比,说明本文提出方法的合理性与有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李鹏 沈志杰 陈胜男 柴庆泽
针对Pythagorean模糊群决策问题,提出一种基于Pythagorean模糊混合平均算子的决策方法。首先,提出一种基于Pythagorean模糊信息及其运算法则的Pythagorean模糊混合平均算子;其次,构建一种基于最大熵模型的属性位置权重定权方法,同时根据灰色关联方法提出一种属性客观权重计算方法,进而获得Pythagorean模糊混合平均算子的定权方法;利用Pythagorean模糊混合平均算子对单决策者信息进行融合,通过Pythagorean模糊加权平均算子对各专家信息进行融合,并依据得分函数与精确函数进行排序择优;最后,通过一个算例说明该方法的有效性和可行性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
朱家明 陈华友 周礼刚 刘金培
传统的组合预测中,预测对象往往是实数或区间数,实际上,三角模糊数则更能刻画不确定环境下复杂事物的某些量的特征。因此,本文提出一种预测信息为三角模糊数的模糊优化组合预测新方法。定义了两个三角模糊数的相对误差,同时考虑到预测数据之间的交叉影响,基于三角模糊加权Power平均(TFWPA)算子、三角模糊加权Power几何(TFWPG)算子和max-min准则,分别构建模糊优化组合预测模型。提出非劣性和优性组合预测的概念,证明所提模糊组合预测模型具有非劣性质。最后通过实例分析说明了该模糊组合预测方法的有效性,并对
[期刊] 运筹与管理
[作者]
朱家明 陈华友 周礼刚 刘金培
传统的组合预测中,预测对象往往是实数或区间数,实际上,三角模糊数则更能刻画不确定环境下复杂事物的某些量的特征。因此,本文提出一种预测信息为三角模糊数的模糊优化组合预测新方法。定义了两个三角模糊数的相对误差,同时考虑到预测数据之间的交叉影响,基于三角模糊加权Power平均(TFWPA)算子、三角模糊加权Power几何(TFWPG)算子和max-min准则,分别构建模糊优化组合预测模型。提出非劣性和优性组合预测的概念,证明所提模糊组合预测模型具有非劣性质。最后通过实例分析说明了该模糊组合预测方法的有效性,并对参数做了灵敏度分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
林友谅 韩庆兰 李武
文章针对决策信息为三角模糊数形式的不完全信息多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式和区间形式拓展到三角模糊数形式,提出了三角模糊数密度中间算子及其集成算子,并给出其确定方法及应用过程。
关键词：
多属性决策 三角模糊数 聚类 密度算子
[期刊] 运筹与管理
[作者]
易平涛 王胜男 李伟伟 王露
针对属性信息为毕达哥拉斯三角模糊数(PTFN)的多属性决策问题，考虑属性信息分布的疏密关系，提出毕达哥拉斯三角模糊数密度(PTF-DM)算子。首先介绍PTFN及其相关运算法则，并基于模糊参考理想法(FRIM)的基本思想以及得分函数，运用有序增量分割法以实现PTFN的有效聚类。然后，提出PTF-DM算子及相应的合成算子，并运用熵值法建立规划模型确定最终的密度权重。最后，通过一个算例对PTF-DM算子的应用做一简要说明，结果发现PTF-DM算子具有较好的稳定性，在辅助决策者做出决策方面可以发挥良好效用。该方法以PTFN数据类型为背景，呈现信息表达及信息集成理念的新发展趋势，并进一步拓展密度算子的实际应用范围与决策工具的选择空间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
林友谅 韩庆兰 李武
文章针对决策信息为三角模糊数形式的不完全信息多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式和区间形式拓展到三角模糊数形式,提出了三角模糊数密度中间算子及其集成算子,并给出其确定方法及应用过程。
关键词：
多属性决策 三角模糊数 聚类 密度算子
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琦峰 孙海宁
针对直觉模糊相似度的信息集结问题,提出了一种广义直觉模糊有序加权扩展相似度(GIFOWES)算子。文章首先根据直觉模糊相似度的定义,构建一种新的直觉模糊相似度的计算方法,并与广义直觉模糊有序加权(GIFOWA)算子相结合,提出广义直觉模糊有序加权扩展相似度(GIFOWES)算子,并研究该算子的相关性质,进而基于此算子给出一种直觉模糊多属性决策方法。
关键词：
直觉模糊集 相似度 决策 信息集结
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王露 易平涛 李伟伟 刘军
针对多属性决策问题,本文面向广义梯形模糊数的决策信息,提出了广义梯形模糊数密度加权算子(TF-DWA算子)的信息集结方法。首先介绍了广义梯形模糊数密度加权算子及其合成算子,并分析了其性质特点。然后,基于信息分布的疏密程度讨论了广义梯形模糊数的分组问题,通过质心排序指标值进行聚类。在此基础上,基于熵值法求解密度加权向量。最后,通过一个应用算例对本文提出的算子进行简要说明。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
翟玉冰 侯福均 杜玉琴 于倩
本文在直觉梯形模糊语言集的基础上,引入了Frank算子,提出一组新的算子——直觉梯形模糊语言Frank集结算子,并将其应用到多属性决策中。首先,本文提出了直觉梯形模糊语言集Frank算子的表达式,并给出相应的运算规则。然后提出了直觉梯形模糊语言Frank加权算术平均(ITr FLFWA)算子、直觉梯形模糊语言Frank加权几何平均(ITr FLFWG)算子、直觉梯形模糊语言Frank广义加权平均(ITr FLGFWA)算子等,并证明了其具有幂等性、有界性、单调性等性质。最后,通过实例验证了直觉梯形模糊语言Frank算子可以有效解决直觉梯形模糊语言环境下的多属性决策问题。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王娟 金智新
针对属性间含有关联信息的三角犹豫模糊多属性决策问题,提出一种基于三角犹豫模糊Heronian平均算子的决策方法。首先,考虑已有Heronian平均算子仅适用输入变量为两参数的情形,进一步定义三参数加权Heronian平均(TPWHM)和三参数加权几何Heronian平均(TPWGHM)算子,证明所提算子具有还原性、幂等性、单调性和有界性等性质,并研究它们的几种特例。其次,将TPWHM和TPWGHM算子推广至三角犹豫模糊决策环境下,提出三角犹豫模糊三参数加权Heronian平均(HTFTPWHM)和三角犹豫模糊三参数加权几何Heronian平均(HTFTPWGHM)算子,并证明算子的优良性质。在此基础上,提出基于两种算子的决策分析方法,并用来解决三角犹豫模糊决策问题。最后,通过算例验证所提方法的可行性和合理性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
姚平 陈华友 周礼刚
传统的加权算术平均算子的权重没有考虑集成数据之间相互关系,是一种线性加权平均算子。本文将在幂平均算子和幂有序加权平均算子的基础上,考虑了集成数据之间相互支撑程度对权重的影响,提出幂调和平均算子、幂加权调和平均算子和幂有序加权调和平均算子等概念,并且研究了它们相应的性质。最后,探讨了幂调和平均算子在模糊偏好关系的群决策中的应用,结果表明此方法是可行的和有效的。
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