二元语义密度算子及其在不确定多属性决策中的应用

针对评估信息为单值中智数的多属性决策问题，建立了基于单值中智熵的多属性决策方法。首先，针对现有单值中智熵定义的不足，引入了新的单值中智熵的公理化定义；其次，基于三角函数，设计了一种衡量单值中智数不确定

对区间直觉梯形模糊数决策方法进行研究。定义了区间直觉梯形模糊数期望值、得分函数和精确函数，进而给出了区间直觉梯形模糊数的一种新的排序方法。另一方面，给出了有序加权平均算子和混合集成算子。建立了基于区间

针对属性权重已知、属性值为毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言变量的多属性决策问题,提出一种前景理论和消去与选择转换法(ELECTRE)相结合的多属性决策方法.首先给出毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言集的 定义,

AHP、熵权法、TOPSIS、VIKOR等,共10种方法

有关算子半群方法的很经典的一部国外专著,书中语言简练易懂，适合低年级的pde研究生，当然，也是pde研究者的一部不错的参考书

多属性决策TOPSIS方法matlab程序，可以直接加载到matlab后调用，A为评价矩阵，w为权重，输入后运行就可以得到方案排序

直觉模糊多属性决策是当前决策领域的一个研究热点, 在实际决策中有着广泛的应用. 按照直觉模糊集的 发展形式: 直觉模糊集、区间直觉模糊集、直觉三角模糊数和直觉梯形模糊数, 分别介绍它们在多属性决策与群

基于直觉模糊数的算术集结算子及其在群决策中的应用，卫贵武，，对直觉模糊信息的集结算子进行了进一步研究，引入了直觉模糊数的一些运算法则、直觉模糊数的得分函数和精确函数，并基于这些运算

在本文中,我们研究了多属性决策(MADM)问题,其中属性值采用犹豫的三角模糊信息形式。 首先介绍了犹豫三角形模糊元素的定义和一些运算规律,以及犹豫三角形模糊元素的得分函数。 然后,我们基于爱因斯坦运算

不确定的联合博弈处理可转让收益是不确定变量的情况。 提出了不确定核心作为不确定的联合博弈的解决方案。 本文进一步提出了不确定Shapley值的两个定义:期望Shapley值和α-最优Shapley值。