三角直覺模糊混合算子在MAGDM中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著現(xiàn)實生活中系統(tǒng)越來越復(fù)雜，屬性獨立的決策問題已經(jīng)無法滿足人們的實際應(yīng)用需求，越來越多的科研人員開始研究屬性交互的群決策問題。在實際決策中，因為客觀事物的復(fù)雜性和人類思維的發(fā)散性，決策者給出兩兩方案比較優(yōu)劣時往往具有一定的模糊性。此外，由于很難給出每個權(quán)重的精確值，所以我們只能通過分析得到權(quán)重屬性的部分信息。因此，研究廣義有序加權(quán)平均和廣義混合加權(quán)平均算子，將其用來處理TIFN和權(quán)重信息部分未知的多目標(biāo)群決策問題是必要和有用的。本文從

2、分析TIFN的兩兩比較入手，研究TIFN的混合算子，詳細探討混合算子的相關(guān)性質(zhì)，通過建立多目標(biāo)優(yōu)化模型并轉(zhuǎn)化為線性目標(biāo)規(guī)劃，客觀地確定出權(quán)重。主要工作如下:
　　1.通過對模糊集與直覺模糊集的有關(guān)文獻分析，闡述了信息不確定性度量方法、算術(shù)集成算子與幾何集成算子在模糊集與直覺模糊集的應(yīng)用現(xiàn)狀;
　　2.從三角直覺模糊數(shù)的定義和算法入手，探討了TIFNs排序方法;介紹和總結(jié)了一些三角直覺模糊算術(shù)集結(jié)算子和幾何集結(jié)算子，提出了三角

3、直覺模糊廣義有序加權(quán)平均算子和三角直覺模糊廣義混合加權(quán)平均算子，并對它們的重要性質(zhì)進行了詳細的討論;
　　3.考慮到?jīng)Q策者的知識、經(jīng)驗和判斷水平有限，給出了兩種解決不完全權(quán)重信息群決策問題的新方法，第一種方法通過三角直覺模糊加權(quán)平均算子和三角直覺模糊廣義有序加權(quán)平均算子的集結(jié)，得到每個方案的綜合屬性值，并建立多屬性群決策模型，再通過轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃問題進行求解，得到屬性集的模糊測度和專家的權(quán)重，進而得到方案的均值指數(shù)，并給出各方案