模糊多准则决策方法.pptx
模糊数学课件——模糊决策
模糊决策
第四章框架
• 模糊意见集中决策 • 模糊二元对比决策 模糊优先关系排序决策 模糊相似优先比决策 ڿ 模糊相对比较决策 • 模糊综合评判决策
模糊相似优先比决策
思路: 利用二元相对比较级定义一个模糊相 似优先比rij; 建立模糊优先比矩阵; 通过确定λ-截矩阵来对所有的备选方 案进行排序。
模糊优先比矩阵为
0.5 0.33 0.36 0.46 0.25
0.67
0.64 0.54 0.75 0.5 0.64 0.31 0.62 0.36 0.5 0.82 0.53 0.69 0.18 0.5 0.22 0.38 0.47 0.78 0.5
f 2 x1 , f1 x2 (0.8,0.4)
于是,得到二元相对比 较矩阵为 0.5 0.8 0.9 0.7 0.9 0.4 0.5 0.7 0.4 0.8 0.5 0.4 0.5 0.9 0.8 0.6 0.9 0.2 0.5 0.2 0.3 0.5 0.7 0.7 0.5 f j xi f i x j 下面我们需要根据公式 rij , rji , 求模糊相似优先比,得 f j xi f i x j f j xi f i x j 模糊优先比矩阵
取λ=0.36,得
R
( 2)
0.36
0 0 .5 1 1 0 .5 1 1 0 0 .5
分析知x3为第三优越对象。
类似的,又得
R
( 3)
0.5 0.31 0.68 0.5
取λ=0.69,得
R
( 3)
0.69
0 .5 0 1 0.5
模糊多准则决策方法
模糊多准则决策方法综述
1965年Zadeh提出模糊集理论,1970年Bellman和Zadeh 将模糊集理论引入多准则决策中,提出了模糊决策分析的概念 和模型,用于解决实际决策中的不确定性问题。自此,模糊多 准则决策(FMCDM)取得了众多研究成果。模糊数的提出 使得利用模糊数可以较好地描述多准则决策中的模糊性,这样 基于模糊数的MCDM就成为FMCDM的一个重要方向。
31
模糊多准则决策方法
32
模糊多准则决策方法
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模糊多准则决策方法
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模糊多准则决策方法
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模糊多准则决策方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
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Fuzzy多准则决策VIKOR方法
40
Fuzzy多准则决策VIKOR方法
模糊多准则决策方法综述
1993年,Gau和Buehrer提出了Vague集[31],它 是模糊集的一种扩展。Vague集具有比模糊集 更好的表达不确定性的能力,已引起众多学者的 关注,被广泛应用于人工智能、决策分析、模式 识 别 和 智 能 信 息 处 理 等 领 域 。 虽 然 1996 年 Bustince和Burillo证明了Vague集是直觉模糊 集,但还有不少研究人员在研究基于Vague集 的FMCDM问题,提出了相应决策模型与方法。
对权系数确定或为模糊数且准则值为模糊数的MCMD或群决策问题 的研究较多,这些研究主要集中在利用一个集成函数将各准则的模糊数 和准则权系数集成起来,再利用某一模糊数的比较方法,得到方案的排序 或分类。在这些方法中,重要的一步是对准则值进行规范化处理,但规范 化处理存在一定缺陷,它不能反映决策者的偏好,而且可能影响决策结 果。
决策理论与方法讲义(PPT 47页)
,T则称 是由模糊RT 关系
本讲内容
7.2模糊决策基本方法
7.2.1 模糊意见集中决策 7.2.2 模糊二元对比决策 7.2.3 模糊综合评判决策 7.2.4 层次分析法
7.2 模糊决策基本方法
在实际问题中,可供选择的方案往往有多个, 记为U 集合 。由于决策环境具有模糊性,方案集合中 蕴藏的决策目标是很难确切描述的。因此,可供选U择 的方案集合 也是一个模糊集。模糊决策的目的是要 把论域中的对象按优劣进行排序,或者按照某种方法 从论域中选择一个“令人满意”的方案。
模糊优先比矩阵
0.5
8 12
97 14 13
9
12
4
12
R
5
0.5 7 4 11 13
4 0.5 9
8 0.5 0.67 0.64 0.54 0.75
13 8
0.33 0.36
0.5 0.64 0.36 0.5
0.31 0.82
0.62
0.53 .
14
6
13
11 9 13
相等 A B A x B x,x U.
A
7.1 模糊理论的基本概念
7.1.1 模糊集与隶属函数
模糊集合的运算
定义7.1.3 A设, B P(U )
,定义
并 的隶属函数为 A B x A x B x, x U;
交 的隶属函数为 A B x A x B x, x U;
余 的隶属函数为 AC x 1 A x, x U.
上述运算中的扎德算子,
和取小运算。
是对隶属度进行取大
7.1 模糊理论的基本概念
7.1.2 截集与分解定理
分解定理是联系经典集合与模糊集合的桥梁,而 模糊集的截集正是建造这座桥梁的一个理想工具。
模糊决策和灰色决策共28页
模糊决策和灰色决策
6
、
露
凝
无
游
氛
,
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕,双双入我庐 ,先巢故尚在,相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
,
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明( 约 365年 —427年 ),字 元亮, (又 一说名 潜,字 渊明 )号五 柳先生 ,私 谥“靖 节”, 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、
南
窗
以
寄
傲
,
审
容
膝
之
易
安
。
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事,无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根
模糊多准则决策方法
模糊集理论 1 Fuzzy 数(1) 区间数定义1:设R 是实数域,称闭区间],[11b a 为区间数,其中1a 为区间数的下确界,1b 为区间数的上确界,1111,,b a R b a ≤∈。
设],[],,[222111b a y b a y ==是任两个区间数,则区间数的基本运算定义为:(1)],[222121b b a a y y ++=+; (2)],[122121b a b a y y --=-; (3)],[212121b b a a y y =⨯; (4)],[122121b a b a y y =÷; (5)],[111kb ka y k =; (6)]1,1[1121a a y =。
定义2:设],[],,[222111b a y b a y ==是两个闭区间,则它们的距离为:|)|||)1(),(212121b b a a y y d -+--=λλλ。
其中]1,0[∈λ表示决策者的风险态度,当5.0>λ时,称决策者是追求风险的,当5.0<λ时,称决策者是厌恶风险的,当5.0=λ时,称决策者是风险中性的,此时有:|)||(|21),(212121b b a a y y d -+-=。
定义3:两区间数的比较22],[],[21212121b b a a b b a a +>+⇔>。
22],[],[21212121b b a a b b a a +=+⇔=。
(2)Fuzzy 数定义4:一个模糊数是实数集上一个正规的凸模糊集。
对模糊数A ,它的隶属函数可表示为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤≤≤≤≤=其它0 )( 1 )(d x c x f cx b b x a x f f R A L A A其中)(x f L A为连续的单调递增函数,)(x f RA 为连续的单调递减函数,分别称作左基准函数和右基准函数。
为方便起见,记为),,,(d c b a A =。
模糊数A 的α-截集})(|{αα≥=x f x AA (]1,0[∈α)是R 的闭区间,记为],[αααR LA A A = 。
第7章模糊决策方法
7.1.3 隶属函数确定方法
(3)借用已有的“客观”尺度
在经济管理、社会科学中,可以直接借用已有的尺度 (经济指标)作为模糊集的隶属度。
(4)二元对比排序法
对于有些模糊集,很难直接给出隶属度,但通过两两 比较,容易确定两个元素相应隶属度的大小。先排序,再 用数学方法加工得到隶属函数。
隶属程度的思想是模糊数学的基本思想,应用模糊数 学方法的关键在于建立符合实际的隶属函数。
L.A.扎德教授多年来致力于“计算机”与“大 系统”的矛盾研究,集中思考了计算机为什么不能像 人脑那样进行灵活的思维与判断问题。
“常规数学方法的应用对于本质上是模糊系统的 分析来说是不协调的,它将引起理论和实际之间的很 大差距。”因此,必须寻找到一套研究和处理模糊性 的数学方法。这就是模糊数学产生的历史必然性。
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第7章模糊决策方法
7.1 模糊理论的基本概念
7.1.1 模糊集与隶属函数
定义7.1.1 设 是论域,称映射
确定了 上的模糊子集 。映射 称为 的隶属函数,
称
为 对 的隶属程度。
隶属度与隶属函数的思想是模糊数学的基本思想。
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第7章模糊决策方法
7.1 模糊理论的基本概念
(2)指派方法
指派隶属函数的方法普遍被认为是一种主观方法,它 把人们的实践经验考虑进去。若模糊集定义在实数集上, 则模糊集的隶属函数便被称为模糊分布。指派方法,就是 根据问题的性质套用现成的某些形式的模糊分布,然后根 据测量数据确定分布中所含的参数。
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第7章模糊决策方法
7.1 模糊理论的基本概念
7.1.1 模糊集与隶属函数
模糊集的表示方法(以有限论域为例) (1)扎德表示法:
模糊多准则决策分析於毒性化学物质之研究.ppt
初階樣本選擇
多氯聯苯(1,2)3 可氯丹(1,3)5 氯甲基甲基醚(1,2,3)111 鄰苯二甲酐(1,3)73 乙二醇乙醚(2)127 1,2-二氯乙烯(4)135 碘甲烷(1)157 丙烯醛(3)162 1,3-二氯丙烯(4)175 4,6-二硝基-鄰-甲酚(3)137 靈丹(1,3)24
根據美國環境保護署的資料,美國境內使 用超過萬種以上化學物質,並存在於其環 境中,歐盟的情況亦類同;又以國內毒性 化學物質管制工作而言,目前已公告列管 之化學物質超過260種,據統計,國際各種 法規中所列之化學物質則已超過2,500種。
隨著地球村的實現,貨物商品流通愈為密 切,環境問題越境傳播愈為頻繁也愈受重 視,已在國際上受到關注的化學物質,在 今日環境毒性物質愈受國際環保工作重視 之際,具有潛在威脅之化學物質屢被發現 及報導,管理決策者若能從繁雜的國內外 資訊中,制訂一有效率並可及時更新的方 法,將有助於決策之進行。
模糊合成 模糊合成的目的是將各分項因子進行綜合評 估,藉此過程可以彙整現行制度中,以主觀 意見做管制分類的結果,有助於尋求各物質 特性與其分類之邏輯解釋,並輔助未來決策 者的選擇評估。
Matlab系統設計
知識資料庫
受控體
推論引 擎 模糊化 界面 反模糊 化界面
受控體狀態
模糊化介面
接受由受控體傳回來的狀態變數。
設定判斷集合 為尋求各項評估因子對於特定化學物質所具有 之意義,及其所代表的危害性,設先將評估結 果分為幾個等級,則判斷及集合的表示方法為: V={ v1 , v2 … v i… vn } n=1,2…m在研究之 初,參考現行管理制度,我們先分為五個等級, 前三等級之順序並不表示程度差異,即在等級 1,2,3,均為到入管制的要求,第四級則可能屬 “觀察名單”具危害性疑慮,第五級則可能屬 較無危害疑慮者,則V={第1類,第2類,第3類,第 4類,第5類}
第五章 模糊决策理论与方法 决策分析与决策支持 教学课件
模糊决策—
—是应用数学
方法进行量化 的决策。
类别: •模糊综合评判决策
•模糊意向决策法(模糊集中意见
决策法、单级及多级模糊意向决 策)
•模糊对比决策(模糊二元对比)
•多目标模糊决策
基本概念
模糊集合及表示方法 模糊集合的运算 模糊集合的隶属函数 模糊关系 模糊关系的合成
模糊综合评判决策
测、工业计
•环保:废水处理、净水处理厂工程、空气污染检验、空气品质监控 •其他:建筑结构分析、化工制程控制
及教
模糊理论 •教育:教学成果评量、心理测验、性向测验、计算机辅助教学 人 育
应用 •心理学:心理分析、性向测验
文、
•决策:决策支援、决策分析、多目标评价、综合评价、风险分析 科 社
学会
模糊理论概述
注意: •认识模糊性时允许有主观性 •模糊性是精确性的对立面 •模糊性与随机性的区别
模糊理论概述
模糊理论的发展
始 美国加州大学的L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文,文中
首次提出表达事物模糊性的重要概念:隶属函数,从而突破了19世纪末 笛卡尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础. 1966年,P.N.Marinos发表模糊逻辑的研究报告,1974年,L.A.Zadeh
(0.2,0.5,0.3)
0
0.4 0.5 0.1 (0.2,0.4,0.5,0.1)
0.2 0.3 0.4 0.1
最大隶属度法 Step6.评判指标的处理: 模糊向量单值化法
模糊分布法
B (0.2,0.4,0.5,0.1) 隶属度对比系数法
结论:该服装的设计为一般。
本章小结
模糊理论 概述
•模糊的基本概念 •模糊理论的发展 •模糊理论的应用 •模糊决策概念及方法
模糊分析方法及其应用PPT(第五章)
按加权Borda数排序得: 1 , u2 , u3 , u4 , u6 , u5 按加权 数排序得: 数排序得 u 该排序较之前更合理且与人们的直觉也相符合. 该排序较之前更合理且与人们的直觉也相符合
§5.2 模糊二元对比决策
由于事物的复杂性和模糊性, 由于事物的复杂性和模糊性,经常会遇到难以 确定次序的情况. 根据心理学分析, 确定次序的情况 根据心理学分析,人们对事物的 认识往往是从两两对比入手的. 认识往往是从两两对比入手的 这是因为两个以上 的对象同时进行对比通常很不容易. 的对象同时进行对比通常很不容易 因此就先从两 个对象比较,然后再换两个对象比较 如此反复 如此反复, 个对象比较,然后再换两个对象比较….如此反复, 并将比较的结果用数量表示,然后得出一个排序 并将比较的结果用数量表示,然后得出一个排序. 这样两两比较的方法,称为二元对比. 以下介绍二 这样两两比较的方法,称为二元对比 元对比排序的几种方法. 元对比排序的几种方法
i =1 m
中的元素按其Borda数的大小排 将U中的元素按其 中的元素按其 数的大小排 序,则此排序就是集中意见之后的一 个比较合理的排序. 个比较合理的排序
例1设U = {a, b, c, d , e, f (科研项目集), } 专家组4人,他们对这6个项目的排序分别为:
vi : a, c, d , b, e, f v2 : e, b, c, a, f , d v3 : a, b, c, e, d , f v4 : c, a, b, d , e, f
u1
u2
u3
u1 0 0.9 0.2 R = u2 0.1 0 0.7 u3 0.8 0.3 0
得到
0 = 0 0 0 = 0 1 1 0 0 0 0 , R0.8 = 0 1 0 0 1 0 0 0 1 , R0.3 = 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0
多准则决策概述PPT(共33页)
r1j,r2j,,rmj( rij 1) 视为信息量的分布 i1
• 信息熵法
可用rij的均方差或极差代替Fj
m
A1,…, Am对属性Xj的熵为 Ej k rijlnrij,k1lnm
(r 1 j, ,r m ) j( 1 /m , ,1 /m )时 E j 1
i1
0 Ej
1
( r 1 j, ,r m ) j( 0 , 0 ,1 ,0 , )时 E j 0rij越一致, Ej越接近1
• 多属性决策(MADM, Multiple Attribute Decision Making)
【多属性效用理论(MAUT, Multi-Attribute Utility Theory)】
• 多目标决策(MODM, Multiple Objective Decision Making )
多属性决策(MADM)与多目标决策(MODM)概述
多属性决策(MADM)的一般步骤
• 要素:备选方案组与属性集合、决策矩阵、 属性权重、综合方法. 1. 备选方案组与属性集合 备选方案组:由实际问题决定. 确定属性集合的原则: • 全面考虑,选取影响力(或重要性)强的. • 属性间尽量独立(至少相关性不太强). • 不选难以辨别方案优劣的(即使影响力很强). • 尽量选可量化的,定性的也要能明确区分档次. • 若数量太多(如大于7个),应将它们分层.
不易区分方案优劣
定义Xj对于方案的区分度
Fj 1Ej
例 属性权重
wj
Fj
n
Fj
j1
0.50 0.30 0.25
R 0.30 0.15
0.30 0.20
0.25 0.25
0.05 0.20 0.25
【决策管理】模糊决策与分析方法
A B:仍为X中一个模糊集:A B (x) A (x) B (x)
二、模糊集的分解定理与扩张原理
1、水平截集
模糊集A的水平截集A x X | A (x) ,
[0,1]。
1
A x
例1:扎德给出了一个“年轻人”的隶属函数:
1
A
(
x)
1
A A
[0,1]
其中 A称为数与A的乘积,仍为一个集合。
其隶属函数为:
A (x) 0
x A x A
A
1
A
而
1
A (x) 0
x A x A
故A (x)可表示为 A (x)
A
1 A
证明:要证两个集合相等,应证其隶属函数相等。
优化
应用:模糊决策与分析
评价 预测
控制
一、模糊集及其隶属函数
1、论域X(研究对象的全体、全集)
普通集A:边界清晰
模糊集A:边界模糊
A
2、特征函数与隶属函数
A X
A的特征函数
A
(
x)
1 0
x A x A
A的隶属函数A (x) x隶属于A的程度。
当X R1时, A
(
1 x 25
5
)2
0 x 25 25 x 200
求A的 0.5的水平截集。
解:A0.5= x [0,200] | A (x) 0.5 ,而由A(x) 0.5,
即[1 ( x
25)2 ]1 5
0.5,解得:X
30, A0.5
[0,30]。
模糊数学课件——模糊决策(精选)PPT文档26页
END
模糊数学课件——模糊决策(精选)
•
26、我们像鹰一样,生来就是自由的 ,但是 为了生 存,我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子,然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索
•
27、法律如果不讲道理,即使延续时 间再长 ,也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克
•
28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯
•
29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中,哪 里没有 法律, 那里就 没有自 由。— —洛克除 法律。 ——塞·约翰逊
16、业余生活要有意义,不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰,也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人,而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着,就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书,莫被书掌握;要为生而读,莫为读而生。——布尔沃
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模糊多准则决策方法综述
许多准则权系数和准则值确定的MCDM方法纷纷推广到FMCDM问题 中,提出了众多FMCDM方法,如模糊TOPSIS方法、模糊ELECTRE方 法和模糊PROMETHEE方法等。
目前,主要集中研究二类FMCDM问题:其一是准则权系数确定或为模 糊数且准则值为模糊数的MCDM问题,其二为准则权系数信息不完全确 定且准则值为模糊数的MCDM问题。
对权系数确定或为模糊数且准则值为模糊数的MCMD或群决策问题 的研究较多,这些研究主要集中在利用一个集成函数将各准则的模糊数 和准则权系数集成起来,再利用某一模糊数的比较方法,得到方案的排序 或分类。在这些方法中,重要的一步是对准则值进行规范化处理,但规范 化处理存在一定缺陷,它不能反映决策者的偏好,而且可能影响决策结 果。
对权系数确定或为模糊数且准则值为模糊数的MCMD或群 决策问题的研究较多,这些研究主要集中在利用一个集成函 数将各准则的模糊数和准则权系数集成起来,再利用某一模糊 数的比较方法,得到方案的排序或分类。在这些方法中,重要 的一步是对准则值进行规范化处理,但规范化处理存在一定缺 陷,它不能反映决策者的偏好,而且可能影响决策结果。
模糊数的提出使得MCDM问题中的模糊性有了较好的刻 划工具。常用的模糊数有三角模糊数和梯形模糊数。区间数 和三角模糊数都是梯形模糊数的特例。
模糊数的排序有许多不同的方法常用的有Dubois和 Prade的基于可能性测度和必然测度的可能性理论、 Chihashi和Tanaka的比Dubois和Prade更详细的区间数比 较法、Lious和Fortemps的总和积分值或面积补偿法、Chu TC的利用中心点与原点之间的确定面积定义模糊数之间的 测度方法等。这些方法各有优点,但均存在一定不足。
自从直觉模糊集被提出以来,很多学者对直觉模糊集 进行了研究,并将其应用于决策中,如Szmidt和 Kacprzyk将直觉模糊集应用于有不精确信息的群体 决策中, De等将其用于医学诊断决策中。
模糊多准则决策方法综述
在MCDM问题中,如果准则值或/和准则权系数为直觉 模糊数,称这类问题为基于直觉模糊集的MCDM问题。 由于没有实数与直觉模糊集的运算,使得求解这类决策 变得困难。基于直觉模糊数的TOPSIS方法、VIKOR 方法、规划方法及基于证据推理的求解方法被提出。 但相对基于模糊数的MCDM方法来说,基于直觉模糊 数的MCDM方法还显得太少。
模糊多准则决策方法综述
区间觉模糊集、直觉三角模糊数和直觉梯形模糊数 是直觉模糊集的扩展。
目前相关文献主要研究区间直觉模糊集的性质、相关 性等,讨论其应用于MCDM中的文献较少。当然,基于直 觉模糊集的MCDM方法均可扩展到基于区间直觉模糊 集的MCDM中,但由于目前通用的区间数的减运算不是 加运算的逆运算,除运算不是乘运算的逆运算,这样就增 加了求解这类决策问题的难度。求解基于直觉模糊集的 MCDM的TOPSIS方法、VIKOR方法及基于证据推理方 法被推广到了基于区间直觉模糊集的MCDM中。
直觉模糊集和Vague集是Zadeh的模糊集理论最有影响的 扩展和发展,它们均是在Zadeh的模糊集理论中“亦此亦彼” 的模糊概念的基础上增加了一个新的参数—非隶属函数,进而 可以描述“非此非彼”的模糊概念。因此,基于直觉模糊集和 Vague集的MCDM问题已引起越来越多学者的关注。
模糊多准则决策方法综述
模糊多准则决策方法综述
但在实际决策中,决策者给出准则权系数的不完全确 定信息更容易。这样权系数信息不完全确定且准则值 为模糊数的MCDM问题在实际决策中经常遇到,但研 究较少。
在实际决策中,准则值的数据可能缺失。对准则值 数据缺失的FMCDM问题研究很少。Yang JB等提出 的模糊证据推理算法为这类决策问题提供了一种解决 方法,但只考虑了准则权系数确定的情形。而未见数 据缺失的准则权系数为模糊数或信息不完全确定且准 则值为模糊数的MCDM问题的研究。
模糊多准则决策方法综述
模糊集概念有多个扩展,其中重要的一个是直觉模糊 集(Intuitionstic fuzzy set)。直觉模糊集由 Atanassov 提出,它是对传统模糊集的一种扩充和发 展。直觉模糊集增加了一个新的属性参数:非隶属度 函数,能够更加细腻地描述和刻划客观世界的模糊性本 质,因而引起众多学者的研究和关注。
模糊多准则决策方法综述
1965年Zadeh提出模糊集理论,1970年Bellman和Zadeh 将模糊集理论引入多准则决策中,提出了模糊决策分析的概念 和模型,用于解决实际决策中的不确定性问题。自此,模糊多 准则决策(FMCDM)取得了众多研究成果。模糊数的提出 使得利用模糊数可以较好地描述多准则决策中的模糊性,这样 基于模糊数的MCDM就成为FMCDM的一个重要方向。
模糊多准则决策方法
1.综述 2.模糊集理论 3. Fuzzy多准则决策VIKOR方法 4.直觉模糊多准则决策方法
模糊多准则决策方法综述
在社会经济生活中,存在大量多准则决策(MCDM)问题。 这些问题可分选择、排序和分类三类。目前求解多准则决策 问题的方法甚多,其中ELECTRE、PROMETHEE、 UTA/UTADIS 是应用较广的有效方法。这些方法中要么准则 权系数和准则值确定,要么其权系数或准则值通过训练集建立 规划模型推导得出。但在一些决策问题中,方案的准则权系数 或/和准则值不准确、不确定和不能完全决定,Roy解释了这 种现象。这些不准确和不确定性主要有模糊性、随机性、灰 色性、不确知性、泛灰性和多重不确定性等。而对MCDM中 模糊性研究由来已久,并成为当前研究的一个热点。
模糊多准则决策方法综述
许多准则权系数和准则值确定的MCDM方法纷纷推广到 FMCDM问题中,提出了众多FMCDM方法,如模糊TOPSIS方 法、模糊ELECTRE方法和模糊PROMETHEE方法等。
目前,主要集中研究二类FMCDM问题:其一是准则权系数 确定或为模糊数且准则值为模糊数的MCDM问题,其二为准 则权系数信息不完全确定且准则值为模糊数的MCDM问题。