模糊决策与分析方法汇总
模糊多目标决策方法与应用
模糊多目标决策方法与应用在实际决策问题中，往往存在多个目标需要考虑。
然而，这些目标之间往往存在相互制约和矛盾的情况，使得决策变得复杂和困难。
为了解决这一问题，模糊多目标决策方法应运而生。
本文将介绍模糊多目标决策的基本原理和常见方法，并探讨其在实际应用中的作用。
一、模糊多目标决策的基本原理模糊多目标决策是在模糊集合理论的基础上进行的。
模糊集合理论是指对于某一现象或问题，根据相关信息和数据建立一个数学模型，用以描述该现象或问题的各个方面。
在模糊集合理论中，每个方面都可以用一个具有一定隶属度的模糊集合来表示，隶属度越高表示该方面的重要性越大。
在多目标决策中，我们要考虑多个决策因素，每个因素都有相应的目标。
然而，这些目标之间往往存在矛盾和制约。
例如，在投资决策中，我们既要追求高收益，又要降低风险；在环境保护中，我们既要保护自然资源，又要实现经济发展。
这些目标之间往往难以调和和平衡，因此需要一种方法来进行决策。
模糊多目标决策的基本原理是将各个目标进行模糊化处理，得到各个目标的隶属度函数。
然后，根据隶属度函数计算出各个目标的权重，并将这些权重用于决策过程中的评价和排序。
最后，根据这些评价和排序结果进行决策，从而实现多目标的平衡和协调。
二、常见的模糊多目标决策方法1. 模糊层次分析法（FAHP）模糊层次分析法是一种常用的模糊多目标决策方法。
该方法将目标层次化，将多个目标划分为不同层次，并通过对比判断确定权重。
首先，构建目标层次结构，将目标划分为上下级关系。
然后，利用模糊数学方法对层次结构进行建模，并确定各层次之间的权重。
最后，根据权重计算出各个目标的综合评价值，从而进行决策。
2. 模糊TOPSIS方法TOPSIS方法是一种常用的决策方法，可以用于解决多目标决策问题。
在模糊TOPSIS方法中，首先将决策问题转化为矩阵形式。
然后，根据模糊集合理论，用模糊矩阵表示决策因素的隶属度函数。
接下来，根据隶属度函数计算出正理想解和负理想解，并计算出各个候选解与正理想解和负理想解的距离。
模糊决策与分析方法
八、应用
路漫漫其悠远
第一节 模糊数学的基本知识
路漫漫其悠远
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简单的情形：无等式和非正变量约束
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如果模型是极小型、大于等于约束呢？
路漫漫其悠远
三、区间线性规划 （interval linear programming，简称IvLP）
IvLP的一般模型：
路漫漫其悠远
(1) 方法一(不需要决策者参与)
思路：与具有模糊系数的线性规划的截集区间规划求解 相同,分别解相应于最大、小范围约束的确定规划问题。
模糊决策与分析方法
路漫漫其悠远 2020/3/27
目录
一、模糊数学的基本知识 1、模糊集及其隶属函数 2、模糊集的分解定理与扩张原理 3、模糊数 4、可能性分布与模糊概率
二、模糊线性规划 1、约束不等式有宽容度的模糊线性规划 2、系数是模糊数的模糊线性规划 3、区间规划
路漫漫其悠远
三、模糊线性回归 1、普通线性回归 2、模糊线性回归 3、应用举例
路漫漫其悠远
路漫漫其悠远
路漫漫其悠远
路漫漫其悠远
例4:证明
上没有根。
在区间[8，10]
解：把x=[8，10]代入函数f，可得：
f([8,10])=[8,10]([8,10]-[7,7])-[6,6]……=[1.5,23.9], 0 [1.5,23.9].
火灾危险评估中的模糊决策方法有哪些
火灾危险评估中的模糊决策方法有哪些火灾是一种极其危险的灾害，给人们的生命财产安全带来了巨大的威胁。
为了有效地预防和控制火灾，对火灾危险进行准确的评估至关重要。
在火灾危险评估中，模糊决策方法因其能够处理不确定性和模糊性信息而得到了广泛的应用。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。
它将多个因素对评价对象的影响进行综合考虑，通过建立模糊评价矩阵和确定权重，最终得出综合评价结果。
在火灾危险评估中，首先需要确定评价因素，如火源特性、可燃物分布、建筑结构、消防设施等。
然后，对每个评价因素划分不同的等级，并赋予相应的模糊隶属度。
例如，火源特性可以分为强、中、弱三个等级，分别对应不同的模糊隶属度。
接下来，通过专家打分或实际数据统计等方式确定各评价因素的权重。
最后，利用模糊运算规则计算出综合评价结果，从而判断火灾危险的程度。
这种方法的优点是能够全面考虑多个因素的影响，并且可以处理评价因素的模糊性和不确定性。
但它也存在一定的局限性，例如权重的确定可能存在主观性，评价结果的准确性依赖于评价因素和等级的划分是否合理。
二、模糊层次分析法模糊层次分析法是将层次分析法与模糊数学相结合的一种方法。
层次分析法通过将复杂问题分解为多个层次和因素，并进行两两比较，确定各因素的相对重要性。
而模糊层次分析法则在此基础上，引入了模糊数来表示两两比较的结果，从而更好地处理不确定性。
在火灾危险评估中，运用模糊层次分析法可以构建火灾危险评估的层次结构模型，包括目标层、准则层和指标层。
目标层即为火灾危险程度的评估；准则层可以包括火灾发生的可能性、火灾的危害程度等；指标层则是具体的评估指标，如火源类型、人员密度等。
通过专家判断或问卷调查等方式，对各层次因素进行两两比较，并用模糊数表示比较结果。
然后，利用模糊数的运算规则计算出各因素的权重。
最后，综合各因素的权重和评价结果，得出火灾危险的评估值。
模糊层次分析法在处理复杂系统的多因素决策问题时具有较好的效果，能够有效地降低主观因素的影响，但计算过程相对较为复杂。
几种模糊多属性决策方法及其应用
几种模糊多属性决策方法及其应用一、本文概述随着信息时代的快速发展，决策问题日益复杂，涉及的属性越来越多，决策信息的不确定性也越来越大。
在这种背景下，模糊多属性决策方法应运而生，成为解决复杂决策问题的重要工具。
本文旨在探讨几种典型的模糊多属性决策方法，包括模糊综合评价法、模糊层次分析法、模糊集结算子等，并分析它们在实际应用中的优势和局限性。
本文首先介绍了模糊多属性决策方法的基本概念和理论基础，为后续研究提供必要的支撑。
接着，详细阐述了三种常用的模糊多属性决策方法，包括它们的原理、步骤和应用范围。
在此基础上，通过案例分析，展示了这些方法在实际应用中的具体运用和取得的效果。
通过本文的研究，读者可以深入了解模糊多属性决策方法的原理和应用，掌握其在实际问题中的使用技巧，为解决复杂决策问题提供有力支持。
本文也为进一步研究和改进模糊多属性决策方法提供了参考和借鉴。
二、模糊多属性决策方法概述模糊多属性决策（Fuzzy Multiple Attribute Decision Making，FMADM）是一种处理不确定性、不精确性和模糊性的决策分析方法。
在实际问题中，由于信息的不完全、知识的局限性或环境的动态变化，决策者往往难以获取精确的属性信息和权重信息，这使得传统的多属性决策方法难以应用。
模糊多属性决策方法通过引入模糊集理论，能够更好地处理这种不确定性和模糊性，为决策者提供更合理、更可靠的决策支持。
模糊多属性决策方法的核心思想是将决策问题中的属性值和权重视为模糊数，利用模糊集理论中的运算法则进行决策分析。
根据不同的决策目标和背景，模糊多属性决策方法可以分为多种类型，如模糊综合评价、模糊多目标决策、模糊群决策等。
这些方法在各自的领域内都有着广泛的应用，如企业管理、项目管理、环境评估、城市规划等。
在模糊多属性决策方法中，常用的模糊数有三角模糊数、梯形模糊数、正态模糊数等。
这些模糊数可以根据实际问题的需要选择合适的类型，以更好地描述属性值的不确定性和模糊性。
第4章 模糊决策
2.频数统计方法 (1) 对每一个因素uj ,在k个专家所给的权重aij 中找出最大值Mj和最小值mj ,即 Mj = max{aij|1 ≤i ≤k}, j =1, 2 , … n; mj = min{aij|1 ≤i ≤k}, j =1, 2 , … n. (2) 选取适当的正整数p,将因素uj所对应的权 重aij从小到大分成 p 组,组距为(Mj – mj)/p. (3) 计算落在每组内权重的频数与频率 (4) 取最大频率所在分组的组中值(或邻近的 值)作为因素uj的权重. (5) 将所得的结果归一化.
0.7 0.2 ( x1 , x2 ) ( 0 . 7 , 0 . 3 ). 1 0.2
解 由公式 xk {b j | rkj b j }
j 1 m
0.7 0.2 0.7 0.3
1 0.2 0.7 0.3
X = (1, 0.7),
0.7 0.2 (1, 0.7) ( 0 . 7 , 0 . 2 ) ( 0 . 7 , 0 . 3 ). 1 0.2
③下确界法
①
x1
② x2
③ x7
4.3 模糊综合评判决策
在实际工作中,对一个事物的评价或评估,常 常涉及多个因素或多个指标,这时就要求根据这 多个因素对事物作出综合评价,而不能只从某一 因素的情况去评价事物,这就是综合评判. 模糊综合评判决策是对受多种因素影响的事 物,作出全面评价的一种十分有效的多因素决策 方法.
第4章 模糊决策
重点：理解模糊映射与模糊变换 掌握模糊综合评判决策的方法 掌握权重确定的方法
难点：模糊关系方程的解法
4.1 模糊集中意见决策
模糊集中意见决策的方法与步骤
模糊集中意见决策举例1
几种模糊多属性决策方法及其应用
几种模糊多属性决策方法及其应用随着社会的不息进步和进步，人们在决策过程中面临的问题也越来越复杂。
面对多属性决策问题，传统的决策方法往往无法有效处理模糊性和不确定性。
模糊多属性决策方法应运而生，它能够更好地处理决策问题中存在的模糊性和不确定性，援助决策者做出更科学、合理的决策。
本文将介绍几种常见的模糊多属性决策方法及其应用，旨在援助读者了解这些方法，并在实际应用中发挥其作用。
二、几种常见的模糊多属性决策方法1. 人工智能模糊决策方法人工智能模糊决策方法是基于模糊集合理论和人工智能技术的决策方法，其核心优势在于可以更好地处理模糊性和不确定性的多属性决策问题。
其中，模糊综合评判方法是最常用的一种人工智能模糊决策方法。
该方法通过建立评判矩阵，运用模糊数学理论计算评判矩阵的权重，从而对多属性决策问题进行评判和排序。
2. 层次分析法层次分析法是一种将问题层次化、分解的多属性决策方法。
该方法通过构建决策模型的层次结构，将决策问题划分为若干个层次。
然后，通过对每个层次的评判和权重计算，最终得到决策问题的最优解。
层次分析法对于处理多属性决策问题具有很好的适用性，因为它能够充分思量到不同层次因素的权重干系。
3. 灰色关联分析法灰色关联分析法是一种基于灰色系统理论的多属性决策方法。
该方法主要通过灰色关联度的计算来评判和排序决策方案。
它能够将不同属性之间的关联度思量在内，从而得到较为客观合理的结果。
灰色关联分析法在处理模糊多属性决策问题方面具有较好的效果，主要用于较为复杂的决策问题。
三、模糊多属性决策方法的应用1. 经济决策在经济决策中，往往存在多个因素需要综合思量而做出决策。
模糊多属性决策方法可以援助决策者在不确定性和模糊性的状况下，找到最优的决策方案。
例如，在投资项目评估中，可以利用模糊综合评判方法对不同项目进行评判和排序，从而选择最具优势的投资项目。
2. 环境决策环境决策中存在许多模糊不确定性的因素，传统的决策方法无法很好地处理这些问题。
模糊决策与分析方法
当f 为非单射，如图，f (x1) f (x2 ) y，
但A (x1) 0，A (x2 ) 1，显然应有： f (A) ( y) 1。
因此应有： f (A) ( y)
f
(x)
y
A
(
x)
（2）扩张原理：设映射f : X Y，模糊集A X，则
A经f 映射后为Y中模糊集f ( A)， f (A) ( y) sup A (x)。
f (x)y
直观解释：
y
f (x)
f (A)
x
A
x
对于有限论域X x1， ，xn，sup即为。
例2：设X 1，2，……，6，Y a，b，c，d，
a，x 1，2，3 f (x) b，x 4，5
c，x 6
A 1 0.2 0.1 0.9 13 5 6
x m
u u
0
x [l，m] x [m，u] x (，l) (u， )
则称I为三角模糊数，l和u分别称为下、上界。
记为I (l，m，u)。
例6中的两个模糊数均为三角模糊数。
对称的三角模糊数
在三角模糊数I的隶属函数
xl
m
l
I
(
x)
x m
性质：(1)A是凸模糊集 A的任意截集A是一个区间， [0，1]。
证： 对任 [0，1]，若x，z A，即A (x) ，A(z) 。 不妨设x z，则对任y [x，z]，A ( y) A (x) A (z) ，
y A，这说明，若两点在A中，则以两点为端点的整 个区间也包含于A， A只能是一个区间。（注：这里关 键要证是一个区间而非多个）。
管理决策分析 模糊决策和灰色决策方法-4-5
0.9 / u1 0.7 / u2 0.8 / u3 0.3 / u4 0.1 / u5
0.9 0.2 0.7 0.5 0.4 0.8 0.1 0.3 0 0.1 A B ～ ～ u1 u2 u3 u4 u5
0.2 / u1 0.5 / u2 0.4 / u3 0.1 / u4 ,
设A是论域U上的模糊子集,任取 0, 1 ,集合
则Aλ称为模糊子集A的λ截集,其中λ称为阈值或置信水 平.模糊子集A与它的λ截集的关系如图9-6.
2018/11/28
根据截集的定义，推出截集的性质:
( A B) A B
②
( A B) A B
③
若1 , 2 0, 1, 且1 2 , 则A1 A2
2018/11/28
和普通集合运算律类似,模糊子集交、并、余集满足下列运 算律：
① 交换律
A B B A
A B B A
② 结合律
A ( B C ) ( A B) C A ( B C ) ( A B) C
③ 分配律
A ( B C ) ( A B) ( A C )
～
A A ( u ) / u, ( u U )
U
～
其中“∫”也不表示积分. 有限集论域U上的模糊集也可以表示为
～
A ( A ( u1 ), A ( u2 ), , A ( un ))
～ ～ ～
2. 隶属函数的常见类型
① 偏小型(戒上型)
1 [a( u c )]b ( u) 1,
j 1
m
则 T ( t ik )n p 称为R 对 S 的合成矩阵，
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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 2、特征函数与隶属函数
A 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
A
X
3、正则模糊集A：max x
即[1 ( x 25)2 ]1 5
0.5，解得：X
30， A0.5
[0，30]。
含义：30岁以下者隶属于“年轻”的程度不低于0.5。
A ( x)
1 A 0.5了一个“年老人”的隶属函数：
0
B
(
x)
[1
(
x
50 5
)2
]1
求B的 0.5的水平截集。
0 x 50 50 x 200
A (x) A (a) A (b)，
则称A为一个凸模糊集。 如下图，左为凸模糊集，右不为凸模糊集。
axb
ax b
性质：(1)A是凸模糊集 A的任意截集A是一个区间， [0，1]。
证： 对任 [0，1]，若x，z A，即A (x) ，A(z) 。 不妨设x z，则对任y [x，z]，A ( y) A (x) A (z) ，
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
(
x
1 25 5
)
2
求A的 0.5的水平截集。
0 x 25 25 x 200
解：A0.5＝ x [0，200] | A (x) 0.5 ，而由A (x) 0.5，
模糊决策与分析方法
主讲人
天津大学管理学院
杜纲
目录
一、模糊数学的基本知识 1、模糊集及其隶属函数 2、模糊集的分解定理与扩张原理 3、模糊数 4、可能性分布与模糊概率
二、模糊线性规划 1、约束不等式有宽容度的模糊线性规划 2、系数是模糊数的模糊线性规划 3、区间规划
三、模糊线性回归
1、普通线性回归 2、模糊线性回归 3、应用举例 四、模糊层次分析法(FAHP) 1、普通层次分析法(AHP) 2、基于模糊（互补）一致矩阵的FAHP 3、基于三角模糊数（互补）一致矩阵的FAHP 4、基于区间数判断矩阵的FAHP
a
b
c
1 0.1 0.9 ab c
（3）多元扩张原理
f
:
X1
X2
Y，A1
X1，A2
X
，
2
( y) f ( A1A2 )
f
(
x1，x2
)
(
y
A1
(
x1
)
A2 (x2 ))
注：这里取最小是因为在直观上，若A1 (x1)＝0
则f (x1，x2 )无意义。
A1 X1
A2
X2
Y
三、模糊数 1、凸模糊集 A为R1中的模糊集，若对任a x b，有
但A (x1) 0，A (x2 ) 1，显然应有： f (A) ( y) 1。
因此应有： f (A) ( y)
f (x)y
A ( x)
（2）扩张原理：设映射f : X Y，模糊集A X，则
A经f 映射后为Y中模糊集f ( A)， f (A) ( y) sup A (x)。
f (x)y
普通集A X，f ( A) Y，
X
AA
f ( A) y Y | 有x A，使f (x) y
那么f ( A)的特征函数 f ( A) ( y) ?
f (A) f (A)
Y
y
f (x)
f (A) y
x1
x2
A
x
分析合理的定义：当f 为单射， 可A (x) f (A) ( y)；
当f 为非单射，如图，f (x1) f (x2 ) y，
A
(
x)
1
4、模糊集的表示：A A (x)，
Xx
当X为有限论域时，X x1，，xn
A A (x1) A (xn )
x1
xn
5、模糊集的运算：
A B：仍为X中一个模糊集：A B (x) A (x) B (x)
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
2、模糊数 (1)模糊数
R1中的正则模糊集I，若其任意截集I是一个闭区间， 则称I是一个模糊数。 [0，1]
几何表示：（模糊数与凸模糊集的区别）
是开区间
1
1
比较：
模糊数
正则，即的最大值为1 左（右）连续
凸模糊集
的最大值可以小于1
y A，这说明，若两点在A中，则以两点为端点的整 个区间也包含于A， A只能是一个区间。（注：这里关 键要证是一个区间而非多个）。
对任x y z，取 A (x) A (z)，则x，z A，而A 是区间， y A，即A ( y) A (x) A (z)，即A为凸
模糊集。
(2)A，B是凸模糊集 A B也是凸模糊集。（自证）。
2、分解定理
定理：设A为X 论域中的一个模糊集，A是A的截 集， [0，1]。则下面的分解式成立：
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
直观解释：
y
f (x)
f (A)
x
A
x
对于有限论域X x1， ，xn，sup即为。
例2：设X 1，2，……，6，Y a，b，c，d，
a，x 1，2，3 f (x) b，x 4，5
c，x 6
A 1 0.2 0.1 0.9 13 5 6
求f ( A)
解：f ( A) sup1，0，0.2 sup0，0.1 0.9
证明：要证两个集合相等，应证其隶属函数相等。
A
(
x)
(
[0，1]
A
( x))
[ 0，1]
[
A
(
(x)
A
(
x))]
[
A (
(
x)
A
(
x))]
(
A ( x)
A
( x))
A ( x)
A ( x)
A A
[0，1]
分解定理的意义：模糊集可表示为普通集的并集。
A
3、扩张原理
（1）回顾映射的概念：f : X Y
五、模糊统计决策 1、普通统计决策（贝叶斯决策） 2、模糊统计决策（模糊贝叶斯决策）
六、模糊矩阵对策 1、普通矩阵对策 2、模糊矩阵对策
七、模糊数据包络分析 1、普通数据包络分析 2、模糊数据包络分析
八、应用
第一节 模糊数学的基本知识
扎德的三个里程碑：
1965 模糊集
1975 扩张原理
1978 可能性理论