区间直觉模糊多属性决策方法及matlab应用

最新推荐文章于 2025-04-02 15:08:02 发布
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分类专栏： 直觉模糊集多属性决策方法及matlab应用 文章标签： matlab 算法 机器学习 矩阵 线性代数
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该博客介绍了如何改进原有的区间直觉模糊得分函数，并结合风险偏好应用于多属性决策过程。文章详细阐述了使用矩阵计算属性的平均信息熵，并通过MATLAB程序来实现这一决策模型。

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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
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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、m

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多属性决策TOPSIS方法matlab程序，可以直接加载到matlab后调用，A为评价矩阵，w为权重，输入后运行就可以得到方案排序
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区间直觉模糊多属性决策方法及Matlab应用：实现高效决策与优化策略
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属性类型一般有效益型、成本型、固定型、偏离型、区间型、偏离区间型等，其中效益型属性是指属性值越大越好的属性，成本型属性是指属性值越小越好的属性，固定型属性是指属性值越接近某个固定值越好的属性，偏离型属性是指属性值越偏离某个固定值越好的属性。区间型属性是指属性值越接近某个固定区间(包括落入该区间)越好的属性，偏离区间型属性是指属性值越偏离某个固定区间越好的属性。为了消除不同物理量纲对决策结果的影响，决策时可按下列公式对数据进行规范化处理：
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一、定义 针对直觉犹豫模糊环境下的多准则决策问题，准则值以直觉犹豫模糊信息的形式表示，决策者需要将直觉犹豫模糊信息进行集结以得到方案的综合评价值，而集结算子是综合多个评价信息的一个重要工具。考虑两种集结算子：直觉犹豫模糊加权算数平均算子(IHFWAA)和直觉犹豫模糊加权几何平均算子(IHFWGA)。 步骤2:计算各个方案的综合评价值 利用IHFWAA算子对方案在各个准则下的评价值进行集结，得到...
前景理论指导下的直觉模糊多属性决策方法及Matlab实现与应用
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前景理论是行为经济学中的一个重要概念，它关注人们在决策过程中的感知和情感因素。在多属性决策问题中，前景理论可以帮助我们更好地理解决策者的决策过程，并为他们提供更符合直觉的决策方案。本文将深入介绍前景理论的基本概念，以及如何将其与直觉模糊多属性决策相结合，同时提供Matlab示例来演示如何应用这一方法。
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3.1 区间直觉模糊集的概念 定义1.14   设X是一个非空经典集合，I[0,1]I_{[0,1]}I[0,1]​表示[0,1][0,1][0,1]区间上的所有闭子区间的集合，则称 A~={⟨x,μA~(x),νA~(x)⟩∣x∈X}(3.1) \color{red} { \tilde{A}=\left\{\left\langle x,\mu_{\tilde{A}}(x),\nu_{\tilde{A}}(x)\right\rangle|x \in X\right\} \tag{3.1} .
基于方差最大化模型的多属性决策方法与MATLAB应用
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属性：决策问题中的各个因素或指标，可以是定性或定量的。权重：不同属性的相对重要性，用于决定各属性在决策中的权重。方案：待选方案，每个方案都有一组属性值。
区间直觉模糊集相似度及matlab应用”
11-24
区间直觉模糊集相似度是指在模糊集合理论中，用于衡量两个区间直觉模糊集之间的相似程度的一种方法。在实际应用中，我们常常会遇到一些模糊不确定的情况，此时就需要利用区间直觉模糊集相似度来描述这种模糊性质。 区间直觉模糊集相似度的计算方法主要包括构造相似度度量、相似度函数、相似性测度等，通过这些方法可以量化两个区间直觉模糊集之间的相似程度，从而进行比较和分析。 在matlab中，我们可以通过编程实现区间直觉模糊集相似度的计算。首先需要定义两个区间直觉模糊集，然后构建相似度度量和相似度函数，最后利用相似性测度计算它们之间的相似程度。通过matlab的强大计算能力，可以快速高效地进行区间直觉模糊集相似度的计算和分析，为实际问题的应用提供了有力的支持。 总的来说，区间直觉模糊集相似度及其在matlab中的应用是一个重要的研究领域，它在描述模糊不确定性和进行模糊推理方面具有重要的意义，对于各种工程技术和决策问题都有着广泛的应用前景。
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