几类模糊多属性决策方法及其应用分析.doc

几类模糊多属性决策方法及其应用分析由于全球信息化程度日益加速、客观环境的复杂性以及决策者自身知识的有限性,决策者往往面临极大的模糊性和不确定性,需要合理实用的决策方法对备选方案进行评估,但目前采用的定量方法中忽略了指标的不确定性,不断发展的模糊理论为处理这种问题提供了有力的工具,采用定性和定量相结合的决策方法来研究模糊多属性决策问题,能很好地解决属性指标的不确定性问题和模型中参数难于估计等情况。本文研究以下几个方面内容:(1)、基于Pythagorean模糊变量的决策方法针对属性权重已知的情况,基于阿基米德T模和阿基米德S模,提出了Pythagorean模糊环境下几种特殊的阿基米德T模和阿基米德S模,比如:代数T模和代数S模、HamacherT模和HamacherS模、FrankT模和FrankS模等。针对HamacherT模和HamacherS模,定义了Pythagorean模糊环境下的Hamacher算子的运算规则,提出了几种Pythagorean模糊Hamacher信息集结算子,同时提出了两种不同的决策方法来解决决策问题。针对FrankT模和FrankS模,定义了在Pythagorean模糊环境下的Frank算子的运算规则、提出了几种Pythagorean模糊Frank信息集结算子。同时提出两种不同决策方法来研究属性权重已知且属性值以Pythagorean模糊值形式给出的决策问题。针对属性权重未完全已知的情况,基于LINMAP法和TOPSIS法解决Pythagorean模糊环境中的多属性决策问题。(2)、基于犹豫Pythagorean模糊语言变量的决策方法基于犹豫模糊集和Pythagorean模糊语言集,定义了犹豫Pythagorean模糊语言集。针对属性相互独立且属性值为犹豫Pythagorean模糊语言集的决策问题,定义了几种犹豫Pythagorean模糊语言信息集成算子。同时,基于这些算子提出了处理属性权重确知且属性值以犹豫Pythagorean模糊语言变量形式表达的决策问题。针对属性间相互支持且属性值为犹豫Pythagorean模糊语言变量的决策问题,定义了犹豫Pythagorean模糊语言PowerEinstein加权算术平均(HPFLPEWA)算子和犹豫Pythagorean模糊语言PowerEinstein加权几何平均(HPFLPEWG)算子。同时,基于HPFLPEWA和HPFLPEWG算子,提出了犹豫Pythagorean模糊语言环境下的决策评价方法。针对属性权重信息不完全且属性值为犹豫Pythagorean模糊语言变量的决策问题,提出了基于犹豫Pythagorean模糊语言灰色关联分析的决策方法。(3)、基于区间Pythagorean模糊语言变量的决策方法基于区间Pythagorean模糊集和Pythagorean语言模糊集,定义了区间Pythagorean模糊语言集。针对属性相互独立且属性值为区间Pythagorean语言模糊集的决策问题,定义了几种区间Pythagorean语言模糊信息集结算子。基于这些算子,提出了解决区间Pythagorean模糊语言环境下的决策方法。针对属性间相互关联,且属性值为区间Pythagorean模糊语言变量的决策问题,定义了区间Pythagorean模糊语言Choquet加权算术平均(IVPFLCWA)算子和区间Pythagorean模糊语言Choquet加权几何平均(IVPFLCWG)算子,并基于这些算子,提出了解决区间Pythagorean模糊语言环境下的决策方法。针对属性信息未完全已知,且属性值为区间Pythagorean模糊语言变量的决策问题,基于TOPSIS法,定义了基于犹豫Pythagorean语言模糊逼近理想解排序法的决策评价方法。(4)、基于区间直觉语言变量的决策方法基于区间直觉语言变量和Frank集成算子,定义了Frank算子在区间直觉语言环境下的运算规则。针对属性相互独立,且属性值为区间直觉语言变量的决策问题,提出了几种区间直觉语言Frank信息集成算子,并基于上述算子,提出了处理区间直觉语言环境下的决策方法。针对属性间存在优先关系,且属性值为区间直觉语言变量的决策问题,定义了区间直觉语言FrankPrioritized加权算术平均(IVILFPWA)算子和区间直觉语言FrankPrioritized加权几何平均(IVILFPWG)算子。基于上述算子,提出了区间直觉语言模糊环境下的决策方法。(5)、基于不确定区间隶属度语言变量的决策方法基于区间直觉不确定语言集和不确定隶属度语言集,定义了不确定区间隶属度语言集。针对属性相互独立,且属性值为不确定区间隶属度语言变量的决策问题,定义了几类不确定区间隶属度语言信息集结算子。基于上述算子,提出了处理不确定区间