公开(公告)号：CN115511193A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211219876.6

申请日：2022-10-04

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘欢 ,  肖小 ,  吕强

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q40/06 ,  G06N7/02

Abstract: 本发明公开了一种基于区间值球形模糊集新模糊熵的多属性决策方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:对区间球形模糊数形决策矩阵进行规范化处理，形成规范区间球形模糊数评价矩阵；S2:通过区间球形模糊数的模糊熵求出属性权重；S3:通过区间球形模糊数得分函数确定正、负理想解；S4:通过距离函数、属性权重与正、负理想解求出各备选方案的群体利益值与个体遗憾值；S5:通过群体利益值与个体遗憾值利用VIKOR方法确定备选方案的排序得出最优方案或折衷方案，本发明可以求解评价值为区间值球形模糊数的客观权重使得决策结果能更加合理。该方法可以运用于各种多属性决策场景中，例如项目投资、建筑选址、人才选拔等。

公开(公告)号：CN115660268A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211130537.0

申请日：2022-09-16

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘欢 ,  吕强 ,  肖小

IPC: G06Q10/063 ,  G06Q10/067 ,  G06N3/008 ,  G06F18/23

Abstract: 本发明公开了一种基于图片模糊集和粒子群优化权重的模糊多属性决策。实施方法包括：通过图片模糊加权平均算子，将多个专家决策矩阵聚集，构成初始决策矩阵；通过基于图片模糊数的熵权法，计算属性初始权重；初始化粒子位置、速度和聚类中心；更新隶属度矩阵并计算目标函数值；更新粒子个体最优位置、全局最优位置、速度、位置和聚类中心矩阵；迭代执行直至满足终止条件，将全局最优粒子的位置作为最终决策属性权重，并根据其所对应的隶属度矩阵，对方案集进行划分；通过TOPSIS法对最优方案集排序。本发明解决了属性客观权重未知和大数据时代所带来的巨大计算复杂性问题，可应用于多属性决策场景，例如环保企业选择、项目投资等。

公开(公告)号：CN115409400A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211090172.3

申请日：2022-09-07

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘欢 ,  吕强 ,  肖小

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种基于余切函数的图片模糊熵在模糊多属性决策中的应用，其特征在于：包括以下步骤：S1：规范化初始决策矩阵；S2：根据基于余切函数的图片模糊熵计算决策属性权重；S3：确定正理想解和负理想解；S4：计算每个方案的属性值与正理想解和负理想解的灰关联系数；S5：计算每个方案的灰关联度和灰关联贴近度；S6：计算每个方案在正理想解和负理想解上的规范化投影；S7：计算每个方案的规范化投影贴近度；S8：计算组合贴近度，并根据组合贴近度对方案从大到小排序。本发明可以在属性权重完全未知的情况下，利用现有数据求解属性客观权重，同时改进经典TOPSIS排序方法，用灰关联度和规范化投影作为组合贴近度，根据决策者不同的偏好来设定二者权重的大小，使决策结果更为合理。可应用于各种多属性决策的场景，例如环保企业选择、项目投资等。