针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,V...针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。展开更多
针对以往定性概念量化过程中只考虑到模糊性这一不确定性因素的不足,采用云模型从模糊性和随机性两个方面实现语义评价变量的量化,并对专家组的语义评价信息进行集结。针对以往云差异性度量方法的不足,基于云模型构成的本质特点,从云滴...针对以往定性概念量化过程中只考虑到模糊性这一不确定性因素的不足,采用云模型从模糊性和随机性两个方面实现语义评价变量的量化,并对专家组的语义评价信息进行集结。针对以往云差异性度量方法的不足,基于云模型构成的本质特点,从云滴分布的角度提出了云距离测度算法,进而提出了云相似度算法。考虑到决策指标间相互影响关系,将云模型与决策试验与实验评估法(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL)相结合,采用云DEMATEL法对专家主观评价给出的指标初始重要度进行修正,进而计算得到指标权重。采用云距离算法计算备选方案与正、负理想解间的距离,并最终由云VIKOR求得备选方案的妥协解。最后以实例验证了所提方法的可行性和有效性。展开更多
针对风险评估过程中的模糊性和随机性两个不确定性因素,采用云模型对语义评价变量进行量化,并通过云的合成对专家的评价结果进行集结,构建云风险评价矩阵。将风险因子O、S、D期望重要度与云的相似度相结合计算风险因子的权重。考虑到传...针对风险评估过程中的模糊性和随机性两个不确定性因素,采用云模型对语义评价变量进行量化,并通过云的合成对专家的评价结果进行集结,构建云风险评价矩阵。将风险因子O、S、D期望重要度与云的相似度相结合计算风险因子的权重。考虑到传统故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)中故障模式风险值排序的缺陷,基于云的距离测度算法提出云-VIKOR的风险排序方法。最后以实例验证了所提方法的精确性和有效性。展开更多
文摘针对属性与决策者权重未知且方案属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,并充分考虑直觉模糊环境下信息波动性与不具体性,提出了一种基于新的直觉模糊距离测度和多准则妥协解排序(VlseKriterijumska optimizacija I kompromisno resenje,VIKOR)法的多属性决策方法。首先拓展补充了直觉模糊距离测度的定义,在此基础上构建了新的直觉模糊距离公式以减少决策信息缺乏,利用直觉模糊熵确定属性与决策者权重,然后再运用新的直觉模糊距离计算VIKOR法中的群体效用和个体后悔度进而得到决策结果,最后,通过实际案例分析验证了该方法的合理性与有效性。
文摘针对以往定性概念量化过程中只考虑到模糊性这一不确定性因素的不足,采用云模型从模糊性和随机性两个方面实现语义评价变量的量化,并对专家组的语义评价信息进行集结。针对以往云差异性度量方法的不足,基于云模型构成的本质特点,从云滴分布的角度提出了云距离测度算法,进而提出了云相似度算法。考虑到决策指标间相互影响关系,将云模型与决策试验与实验评估法(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL)相结合,采用云DEMATEL法对专家主观评价给出的指标初始重要度进行修正,进而计算得到指标权重。采用云距离算法计算备选方案与正、负理想解间的距离,并最终由云VIKOR求得备选方案的妥协解。最后以实例验证了所提方法的可行性和有效性。
文摘针对风险评估过程中的模糊性和随机性两个不确定性因素,采用云模型对语义评价变量进行量化,并通过云的合成对专家的评价结果进行集结,构建云风险评价矩阵。将风险因子O、S、D期望重要度与云的相似度相结合计算风险因子的权重。考虑到传统故障模式与影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)中故障模式风险值排序的缺陷,基于云的距离测度算法提出云-VIKOR的风险排序方法。最后以实例验证了所提方法的精确性和有效性。
