权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法研究

分析多属性决策方法中决策矩阵规范化和属性权重计算等步骤可能对决策方法合理性造成的不良影响,为克服这些不良影响,提出一种新的多属性决策方法.该方法采用群决策模式进行赋权,在对专家意见进行一致性分析的基础

基于传统的逼近理想解排序法(TOPSIS) 思想, 运用区间直觉模糊数的欧氏距离, 给出区间直觉模糊数相对于最大区间直觉模糊数的贴近度公式, 并给出区间直觉模糊数贴近度所具有的优良性质, 这些性质表明

论文研究-直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用.pdf, 针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题，本文在直觉模糊环境下，将Heronian平均算子和幂平均算

针对属性值为直觉梯形模糊数且属性存在关联性的风险决策问题, 提出一种基于累积前景理论和Choquet积分的直觉梯形模糊多属性决策方法。根据直觉梯形模糊数距离公式定义了直觉梯形模糊信息的前景价值函数,

区间犹豫模糊三角相似度及其多属性群决策，金飞飞，裴利丹，构建了区间犹豫模糊三角相似度公式,并且研究了区间犹豫模糊环境下属性权重信息完全未知的多属性群决策问题。首先基于正弦三角函�

犹豫模糊信息集结是犹豫模糊集理论中的重要组成部分，近年来由于其越来越受到关注，已成为一个新的研究方向。基于Einstein运算定义了犹豫模糊元间的运算法则，比如：Einstein和、Einstein积

一种信息不完全确定的多准则语言群决策方法,王坚强,,针对权系数信息不完全确定且方案的准则值为确定语言等级或位于两个连续语言等级之间,甚至缺失的群决策问题,提出一种群体语言决

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针对模糊群体多属性决策问题, 提出一种模糊群体多属性决策方法. 首先, 定义了任意专家的中心决策矩阵;其次, 利用任意2 个规范化决策矩阵之间的相似度获得专家的综合重要性程度; 再次, 通过专家的综合

　1965年，Zadeh教授创立了模糊集理论，为人们处理模糊信息提供了有效的方法。1983年，保加利亚学者Atanassov对模糊集进行了推广，提出了直觉模糊集的概念。直觉模糊集同时考虑了隶属度和非隶