直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

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

结合犹豫模糊集和梯形模糊集，提出犹豫梯形模糊集的概念。首先，给出犹豫梯形模糊数的运算法则，探讨犹豫梯形模糊加权平均（HTrFWA）算子和犹豫梯形模糊加权几何（HTrFWG）算子。考虑到犹豫梯形模糊数的

基于前景理论的一种犹豫模糊多属性群决策方法

基于OWA算子的三角模糊数多属性组合决策方法

针对概率犹豫模糊环境下属性权重完全未知的多属性决策问题,提出基于符号距离和交叉熵的多属性决策方法.首先,定义用于测量决策者犹豫程度的3种概率犹豫模糊元的犹豫度:数值犹豫度,信息不完全度和总犹豫度,基于

针对指数型模糊数上的模糊多属性决策问题，根据模糊理想点法的思想，给出两种多属性topsis决策方法。通过定义指数型模糊数的期望值，实现属性权重向量的解模糊化处理；定义指数型模糊数之间的距离测度，以计算

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�

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针对非线性约束优化问题，运用了一种新的智能优化算法——社会认知优化算法。社会认知优化算法是一种基于社会认知理论的集群智能优化算法，它对目标函数的解析性质没有要求，适合于大规模约束问题处理的优点，使搜索

针对现有双边匹配决策要求主体给出另一方全体偏好序信息的条件过于苛刻的问题, 提出一种新的匹配方法. 一方主体先两两比较另一方全体成员, 给出直觉模糊集形式的评价值并由全体成员评价值组成直觉模糊偏好关系