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基于多 属性 群 决策 的功能依赖网络依赖参数确定方法 多 属性 群 决策 的功能依赖网络依赖参数确定方法，首先将功能依赖网络中接收节点与各供给节点间的多 对依赖关系视为多 个方案，将影响依赖关系的因素视为属性 ，每对依赖关系的依...基于改进距离测度的概率犹豫模糊多 属性 群 决策 新方法 2024年 属性 权重已知的多 属性 群 决策 问题,考虑概率犹豫模糊集的犹豫度,提出基于改进距离测度的概率犹豫模糊多 属性 群 决策 新方法。结合传统的概率犹豫模糊距离测度,通过信息融合定义融入犹豫度的概率犹豫模糊距离测度:汉明距离、欧氏距离、广义欧氏距离,并通过组合系数来实现理论扩张和融合优化,同时研究距离测度的大小关系及参数单调性。将融入犹豫度的距离测度与基于理想解相似度的逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)结合构建多 属性 群 决策 新方法,采用公司选址案例进行决策 选择,通过参数分析和决策 比较来揭示所建方法的有效性。相关研究系统深化概率犹豫模糊距离测度,并丰富了多 属性 群 决策 方法。关键词：多属性群决策 信息融合 基于毕达哥拉斯模糊多 属性 群 决策 的卷烟烟支质量评估方法 2024年 多 属性 、不确定性、模糊性等特点,提出了一种基于毕达哥拉斯模糊多 属性 群 决策 的卷烟烟支质量评估方法。运用毕达哥拉斯模糊集对指标信息进行表述和处理,在专家权重和指标权重未知的情况下,构建综合距离模型和知识测度模型确定权重信息;通过相对距离和信息可靠性定义毕达哥拉斯模糊数排序新方法,并计算各方案集结算子进行排序。最后,通过应用实例对该方法进行验证分析。结果表明,方法可以有效运用于卷烟烟支的质量评估,决策 结果更加准确客观。关键词：多属性群决策 基于语言偏好序的多 属性 群 决策 方法及其在废旧物资循环利用中的应用 2024年 多 举措被提出并付诸行动,废旧物资循环利用体系建设是其中之一.考虑到与此类问题相关的决策 过程中通常涉及多 方面的制约因素且需要平衡各方意见,提出一种基于语言偏好序和拓展TOPSIS的多 属性 群 决策 方法.首先,利用数据挖掘和自然语言处理等技术,对相关新闻网站进行爬虫并获得大量的公共数据,再通过关键词提取和聚类确定决策 属性 及其权重;然后,采用基于多 准则相互评估矩阵的专家互评方式,对参与决策 的专家完成赋权;接着,运用语言偏好序、拓展的TOPSIS方法以及最小-最大优化模型依次实现决策 信息表征、个体排序和集体排序的完整决策 过程;最后,为了验证所提出方法的适用性,将其应用于废旧物资回收站点设置方案选择的实例,并进一步通过比较分析对其优势和特点展开具体说明.关键词：多属性群决策 基于梯形模糊数的动态混合多 属性 群 决策 方法 2024年 多 属性 群 决策 问题.给出梯形模糊数的转化方法及梯形模糊数信息的加权综合集结方法,定义动态梯形模糊加权几何算子;提出不同类别权重的确定方法,利用决策 专家的赋值离差和最小化方法确定决策 者的权重,运用离差最大化模型确定属性 权重,基于熵权法和Orness测度赋权法计算时间权重;在此基础上,利用VIKOR(多 准则妥协解排序)法提出一种基于梯形模糊数的动态混合多 属性 群 决策 方法,并通过算例验证其可行性与有效性.关键词：梯形模糊数 基于EDAS和共识模型的动态概率语言多 属性 群 决策 方法 被引量：1 2024年 属性 权重未知的多 属性 群 决策 问题,提出一种新的、基于离平均解距离(EDAS)和共识模型的概率语言多 属性 后悔理论群 决策 方法.首先,考虑到现实决策 中决策 者面对方案选择时会呈现“有限理性”的行为,将后悔理论融入群 决策 方法的研究中,通过计算决策 者的后悔-欣喜值来度量其感知效用;其次,将EDAS方法与概率语言信息处理相结合用于方案排序,并基于最大化偏差法思想,给出一种概率语言多 属性 决策 问题属性 权重的确定方法,以得到初始解决方案;然后,对初始解决方案进行共识测度,进一步根据个人属性 集得到个人方案集,通过共识模型的动态反馈调整,得到符合大多 数决策 者意愿的最终解决方案;最后,以共享自行车设计方案的选择为例对所提出方法进行验证,并通过对比分析说明方法的可行性和有效性.关键词：后悔理论 多属性群决策 考虑决策 信息变化的多 属性 群 决策 方法研究 2024年 决策 环境使得决策 者的决策 偏好发生变化,进而使决策 者在不同时间点的决策 信息发生变化,从而影响决策 结果。因此,考虑决策 者信息变化的多 属性 群 决策 问题是一个值得关注的问题。进而提出了考虑决策 信息变化的多 属性 群 决策 方法,以获得更加符合实际的评价结果。首先,基于专家共识最大化的原则,根据专家对决策 单元属性 的评价信息构建非线性规划模型求解专家权重,根据专家对决策 单元属性 评价信息的变化调整专家权重;其次,基于结构熵权法,根据专家对属性 的排序信息确定属性 权重,根据专家对属性 重要性排序的变化调整属性 权重,采用EDAS方法对决策 单元进行排序。最后,采用供应商评价的算例验证了所提出方法的可靠性及有效性。关键词：多属性群决策 基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多 属性 群 决策 方法 2024年 决策 环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多 属性 群 决策 方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群 体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策 者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。关键词：多属性群决策 基于新型距离测度的概率语言多 属性 群 决策 方法 2024年 属性 权重和专家权重均未知条件下的概率语言多 属性 群 决策 问题.首先,针对传统概率语言术语集距离测度的不足,提出改进的距离测度,并证明其性质和优越性.其次,基于新的距离公式,定义决策 者的平均相似度,并结合专家之间的信任度矩阵计算每个属性 下决策 者的综合权重;构建基于相似-信任分析的群 体共识调节模型,尽可能保留各属性 下权威专家的意见;考虑到属性 之间的相关性以及各个属性 的重要程度,构建基于广义Choquet积分和离差最大化法的主客观综合赋权模型.随后,在新的距离测度的基础上,结合TODIM方法构建概率语言多 属性 群 决策 框架,实现对多 个备选方案的排序.最后,以光伏电站的选址为例,验证所提出方法的有效性和合理性.关键词：多属性群决策 基于量子认知的信任网络概率语言多 属性 群 决策 方法 2024年 决策 过程中决策 者信念偏差和行为交互导致的顺序效应和干扰效应,基于量子认知理论提出了一种考虑信任的概率语言多 属性 群 决策 模型.首先,论文基于量子概率理论构建了考虑顺序效应和干扰效应的信任传递与集成模型.其次,利用概率振幅拓展了概率语言术语定性信息表征方法,分别基于离差最大化法和决策 者相似性与相对信任度确定了决策 问题的属性 权重和决策 者自身权重.然后,通过相似性启发式算法获取干扰项的相位角,使用类量子贝叶斯网络集成不同决策 者相互干扰的评价信息,得到备选方案的综合评分和最优方案.最后,论文通过联合风险投资项目选择算例对所提出方法进行验证,敏感性分析和对比分析验证了该方法的合理性和创新性.关键词：信任网络 多属性群决策
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