权重信息不完全的二元语义多属性群决策方法

针对属性值为Pythagorean不确定语言变量,属性权重和专家权重完全未知的群决策问题,提出一种扩展VIKOR多属性群决策方法.首先,给出Pythagorean不确定语言变量的概念,提出考虑语义变化

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

针对属性指标值为犹豫模糊信息且属性权重完全未知的多属性群决策问题，提出一种基于新的决策参考点和前景理论的多属性群决策方法。将犹豫模糊决策矩阵转变为区间模糊决策矩阵，并结合t-分布估计方法，构建期望得分

针对属性评价信息为区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题，给出一种基于灰色关联投影的群决策方法。在规范化处理各决策矩阵的基础上，定义负极端决策矩阵及平均决策矩阵，根据各决策矩阵与这两类矩阵的距离大小确定

针对属性取值以直觉模糊数形式给出的多属性决策问题，提出了基于直觉模糊推理的多属性群决策方法。首先针对专家的评价信息构建直觉决策推理规则，然后根据规则之间的关系给出了决策推理模型，进而给出了基于直觉模糊

基于UWHA算子和IUOWHA算子的区间数多属性群决策方法，卫贵武，，研究了属性权重和专家权重均以实数的形式给出，属性值以区间数的形式给出的多属性群决策问题。利用区间数的运算法则，给出了一种

基于前景理论的一种犹豫模糊多属性群决策方法

完全信息和不完全信息的Cournot模型分析，万丽娟，，库诺特（Cournot）模型是最早、最重要的寡头竞争模型。库诺特竞争是一种博弈，关于完全信息的库诺特模型现在已经有了定论。近些年�

论文研究-灰色多属性偏离靶心度群决策方法.pdf,  针对一类属性值、属性权重和决策者权重均为区间灰数的群决策问题，引入群体正靶心、负靶心和群体偏离靶心度的概念，提出了灰色多属性偏离靶心度群决策方法，

为了解决直觉语言集不能够处理隶属于与非隶属于语言值的程度之和大于1的情况，提出了Pythagorean模糊语言集。针对Pythagorean模糊语言信息的集成问题，定义了Pythagorean模糊语言