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  • VANET中的模糊多属性决策路由
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  • VANET中的自适应模糊多属性决策路由
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  • 异构无线网络中的模糊多属性决策访问方案
  • 基于新距离度量的图像模糊多属性决策算法
  • 权重信息不完全的基于TOPSIS的犹豫模糊多属性决策
  • 似接近度的概念, 运用模糊满意度的概念建立了模糊多属性决策的数学模型, 其次将相似接近度的概念应用于该模 型, 提出了该模型的一个新的解法; 最后通过数值算例表明, 该方法不但十分有效, 而且物理意义和数学...
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  • 本文研究了权重信息不完整的犹豫模糊多属性决策方法。 建立了基于最大偏差法的优化模型,通过该模型可以确定属性权重。 对于完全未知属性权重信息的特殊情况,我们建立了另一个优化模型。 通过求解此模型,我们得到...
  • 综述了基于Vague集的多属性决策方法,针对现有研究成果存在的不足,提出了基于Vague集的多阶段模糊多属性决策方法,阐述了该方法的基本步骤和实现过程。该方法分阶段对决策方案进行筛选淘汰,找出最佳决策方案,能...
  • 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例...
  • 论文研究-基于期望值的模糊多属性决策法及其应用.pdf, 研究了属性值以及决策者对方案的偏好信息均以三角模糊数形式给出的模糊多属性决策问题.定义了期望值决策矩阵的...
  • 针对故障树分析方法在故障搜索中存在的不足,提出一种基于灰色关联度模糊多属性决策的故障搜索方法。利用故障树分析综合考虑最小割集的故障概率和搜索成本,并用灰度来描述这些信息的可信度,计算最小割集跟灰色模糊...
  • 权重信息未知且对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策法,卫贵武,,针对权重信息完全未知且对方案的偏好值和属性值均为区间直觉数多属性决策问题,首先引入了区间直觉模糊数的一些运算法则、区间直
  • 基于权重信息不完全的相关系数的不确定区间值模糊多属性决策模型
  • 论文研究-给出方案优先序的模糊多属性决策方法 .pdf,
  • 一种基于期望值的模糊多属性决策方法,戴兰,梁雪春,研究了决策者用模糊梯形语言变量来表示决策信息,能有效减少损失。并定义了模糊梯形语言变量的期望值,给出了它的一些性质。基于
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  • 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, 通过价值...
  • 针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后, 基于TOPSIS ...
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  • 针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重完全未知的多属性决策问题, 提出基于改进的区间直觉模糊熵和新得分函数的决策方法. 首先, 利用改进的区间直觉模糊熵确定属性权重; 然后, 利用区间直觉模糊加权算术平均算子...
  • 研究属性权重完全未知的犹豫模糊决策问题.针对犹豫模糊元中人为添加元素导致的主观性过强问题,提出一种基于新型符号距离的犹豫模糊决策方法.首先,根据犹豫模糊集元素之间的方差以及元素个数定义一种含有对数函数的...
  • 对原有的区间直觉模糊得分函数进行改进,定义了带风险偏好的得分函数,然后根据得分函数度区间直觉模糊多属性问题进行决策。 一、原理 在矩阵中,决策值为区间直觉模糊数,例如决策值([0.6,0.7],[0.2,0.3])表示...

    对原有的区间直觉模糊得分函数进行改进,定义了带风险偏好的得分函数,然后根据得分函数度区间直觉模糊多属性问题进行决策。
    一、原理
    在这里插入图片描述
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    在矩阵中,决策值为区间直觉模糊数,例如决策值([0.6,0.7],[0.2,0.3])表示决策者认为方案1满足属性C1,的程度是0.6-0.7,方案入不满足属性C1的程度是0.2-0.3。下面采用基于风险偏好的多属性决策模型进行决策。
    步骤1,计算各属性Cj,的平均信息熵,具体计算公式调整成如
    在这里插入图片描述
    步骤3,根据公式8-1,最终的区间直觉模糊得分。

    二、matlab程序

    clear;clc;
    A=[0.6,0.7,0.2,0.3  0.5,0.7,0.1,0.3   0.6,0.7,0.2,0.3
    0.3,0.5,0.3,0.4  0.7,0.8,0.1,0.2   0.4,0.6,0.3,0.4
    0.6,0.6,0.2,0.3  0.5,0.6,0.1,0.3   0.6,0.8,0.1,0.2
    0.5,0.6,0.3,0.4  0.3,0.4,0.3,0.5   0.6,0.7,0.2,0.3
    0.3,0.4,0.4,0.5  0.5,0.6,0.2,0.3   0.4,0.5,0.2,0.4]
    uL=[A(:,1) A(:,5) A(:,9)]
    uM=[A(:,2) A(:,6) A(:,10)]
    vL=[A(:,3) A(:,7) A(:,11)]
    vM=[A(:,4) A(:,8) A(:,12)]
    
    [m,n]=size(uL)
    %计算熵值
    E=0
    for i=1:m
        E=E+(2-max(uM(i,:),vM(i,:))-max(uL(i,:),vL(i,:)))./(2-min(uM(i,:),vM(i,:))-min(uL(i,:),vL(i,:)))
    end
    EC=(1/5).*E
    d=ones(1,n)-EC; 
    w=d/sum(d);   %权重
    w=w'
    %计算每个方案的区间直觉模糊综合评价值
    
    a=1-((1-uL(:,1)).^w(1,1)).*((1-uL(:,2)).^w(1,2)).*((1-uL(:,3)).^w(1,3))
    b=1-((1-uM(:,1)).^w(1,1)).*((1-uM(:,2)).^w(1,2)).*((1-uM(:,3)).^w(1,3))
    c=((vL(:,1)).^w(1,1)).*((vL(:,2)).^w(1,2)).*((vL(:,3)).^w(1,3))
    d=((vM(:,1)).^w(1,1)).*((vM(:,2)).^w(1,2)).*((vM(:,3)).^w(1,3))
    
    k=1  %风险偏好因子
    s=(a+b-c-d)./2+(1-k).*(a+b+c+d./4)  %得分函数
    
    展开全文
  • 针对属性权重信息已知,且属性值为三角模糊数形式的多属性决策问题,提出了一种基于灰色关联分析的决策方法.该方法主要通过计算每个备选方案与正理想点和负理想点的关联系数,进而得到各个方案与正理想点和负理想点...
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模糊多属性决策