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內容簡介

猶豫模糊集作為模糊集的一種**拓展，其基本組成為猶豫模糊元素，每個猶豫模糊元素是由若乾個可能的數值構成的集閤。因此，猶豫模糊集比其他模糊集的拓展形式能夠更全麵、細緻地刻畫決策者的猶豫信息。猶豫模糊集由西班牙學者Torra和Narukawa於2009年引入以來，已經受到學者們的高度關注，並且被應用於決策、聚類分析、醫療診斷、人事評估、信息檢索等諸多領域。本書將係統地介紹猶豫模糊集理論的主要研究成果，包括：猶豫模糊集成技術、猶豫模糊偏好關係、猶豫模糊測度、猶豫模糊聚類算法、猶豫模糊多屬性決策模型、猶豫模糊語言決策方法，及其在實際生活中的應用。

目錄

《模糊數學與係統及其應用叢書》序
前言
符號說明

第1章 猶豫模糊集成算子及其應用
1.1 猶豫模糊元素
1.1.1 比較方法
1.1.2 基本運算和關係
1.2 猶豫模糊集成算子
1.3 猶豫模糊Bonferroni平均算子
1.4 猶豫模糊幾何Bonferroni平均算子
1.5 基於擬算術平均和導齣思想的猶豫模糊集成算子
1.6 廣義猶豫模糊集成算子
1.7 猶豫積性集成算子
1.8 猶豫模糊優先“或”算子

第2章 猶豫模糊信息的距離、相似性、關聯和熵測度及聚類算法
2.1 猶豫模糊集的距離和相似性測度
2.2 猶豫模糊元素的距離和關聯測度
2.3 猶豫模糊熵和交叉熵及其在多屬性決策中的應用
2.4 猶豫模糊二元熵測度
2.4.1 模糊熵測度
2.4.2 非明確熵測度
2.5 猶豫模糊集的關聯係數及其在聚類分析中的應用
2.6 猶豫模糊凝聚式層次聚類算法
2.7 層次猶豫模糊K-均值聚類算法
2.8 猶豫模糊最小生成樹聚類算法
2.8.1 圖和最小生成樹
2.8.2 猶豫模糊最小生成樹聚類算法
2.8.3 數值例子

第3章 基於猶豫偏好關係的群決策方法
3.1 群決策中的猶豫模糊偏好關係
3.2 猶豫積性偏好關係
3.3 猶豫模糊偏好關係的傳遞性和積性一緻性
3.3.1 猶豫模糊偏好關係的一些性質
3.3.2 猶豫模糊偏好關係一緻性迭代算法
3.3.3 基於猶豫模糊偏好關係積性共識性的群決策途徑
3.4 猶豫模糊偏好關係迴歸轉化方法
3.4.1 基於加性傳遞性的猶豫模糊偏好關係迴歸轉化方法
3.4.2 基於弱性一緻性的猶豫模糊偏好關係迴歸轉化方法
3.5 群決策中猶豫模糊偏好關係的排序方法
3.5.1 猶豫模糊偏好關係的a規範化排序方法
3.5.2 猶豫模糊偏好關係的夤娣痘�排序方貳�
3.6 群決策環境下求解AHP中猶豫積性偏好關係排序嚮量的方法
3.6.1 排序方法的描述
3.6.2 猶豫模糊規劃法
3.6.3 數值例子

第4章 猶豫模糊多屬性決策方法
4.1 不完全權重信息下基於TOPSIS的猶豫模糊多屬性決策方法
4.2 猶豫模糊多屬性決策的ELECTREⅠ法
4.3 猶豫模糊多屬性決策的ELECTREⅡ法
4.4 不完全權重信息下猶豫模糊交互式多屬性決策方法
4.4.1 不完全權重信息下基於滿意度的猶豫模糊多屬性決策方法
4.4.2 不完全權重信息下猶豫模糊交互式多屬性決策方法

第5章 基於猶豫模糊語言信息的決策方法
5.1 模糊語言方法和猶豫模糊語言術語集
5.2 猶豫模糊語言偏好關係的一緻性測度
5.2.1 猶豫模糊語言偏好關係及其一緻性
5.2.2 猶豫模糊語言偏好關係的一緻性改進方法
5.3 拓展的猶豫模糊語言偏好關係的一緻性測度
5.3.1 EHFLTSS和EHFLPRs
5.3.2 偏好關係圖
5.3.3 EHFLPRs的加性一緻性
5.3.4 EHFLPRs的弱性一緻性
5.3.5 討論
5.4 基於猶豫模糊語言Bonferroni平均算子的多準則決策方法
5.4.1 猶豫模糊語言Bonferroni平均算子
5.4.2 HELBM和WHFLBM算子的應用
5.5 基於改進MACBETH方法的猶豫模糊語言多屬性決策方法
5.5.1 基於改進的MACBETH方法的猶豫模糊語言多屬性決策方法
5.5.2 實例分析
參考文獻
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