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      基于置信水平和q階orthopair正則模糊數(shù)的群決策方法

      2021-07-22 04:39王紅娟
      綠色科技 2021年12期
      關(guān)鍵詞:模糊集正則算子

      王紅娟,劉 芳

      (內(nèi)江師范學(xué)院,四川 內(nèi)江 641100)

      1 引言

      洪澇災(zāi)害會(huì)沖毀農(nóng)田,造成農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)損失,因此需要修筑堤壩來(lái)防洪。 多屬性決策方法就是從多種方案中選出最優(yōu)方案,專家可以通過(guò)模糊集對(duì)建筑公司進(jìn)行評(píng)價(jià)選擇最好的建筑公司來(lái)修建堤壩, 這是因?yàn)閷<液茈y通過(guò)精確的值來(lái)表達(dá)他們對(duì)建筑公司的評(píng)價(jià)。Zadeh[1]提出了模糊集的理論。Atanassov[2]提出了直覺(jué)模糊集的理論,其特征是隸屬度和非隸屬度的和小于等于1。 Yager[3]提出了畢達(dá)哥拉斯模糊集,其特征是隸屬度的平方與非隸屬度平方的和小于等于1。 當(dāng)專家給出的隸屬度的平方與非隸屬度的平方和大于1,但三次或更高冪次的和小于等于1時(shí),直覺(jué)模糊集和畢達(dá)哥拉斯集無(wú)法處理這類信息。因此,Yager[4]提出了q階orthopair模糊集的概念, 它要求隸屬度的q次冪和非隸屬度的q次冪的和小于或等于1??梢钥吹疆?dāng)q=1和q=2時(shí),q階orthopair模糊數(shù)分別簡(jiǎn)化為直覺(jué)模糊數(shù)和畢達(dá)哥拉斯模糊數(shù)。近年來(lái),q階orthopair模糊數(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注[5~9]。

      在實(shí)際問(wèn)題中,許多現(xiàn)象服從正態(tài)分布[10,11],如“燈泡使用壽命”和“股票價(jià)格”等。對(duì)于此,Yang和 Ko[11]介紹了正則模糊數(shù)。正則模糊數(shù)要更接近于人類的決策思考比三角形和梯形模糊數(shù)。許多學(xué)者對(duì)正則模糊數(shù)進(jìn)行研究。Wang等[10]和Wang等[12]提出了直覺(jué)正則模糊數(shù)和運(yùn)算規(guī)則以及聚合算子。在此基礎(chǔ)上,一系列聚合算子被提出基于直覺(jué)正則模糊[14~16]。Yang等[17]提出了q階orthopair正則模糊數(shù),介紹了q階orthopai正則模糊加權(quán)平均和q階orthopair正則模糊加權(quán)幾何等算子。

      在q階orthopair模糊環(huán)境中提出的許多屬性決策問(wèn)題沒(méi)有將專家對(duì)方案的熟悉度納入信息聚合中。多屬性決策問(wèn)題中專家根據(jù)屬性只給出了對(duì)方案的偏好,也就是專家對(duì)方案的熟悉度(叫做置信水平)沒(méi)有包括。因此,Joshi和Gegov[18]提出了基于置信水平的置信q階orthopair模糊加權(quán)平均,置信q階orthopair模糊有序加權(quán)平均,置信q階orthopair模糊加權(quán)幾何,置信q階orthopair模糊有序加權(quán)幾何。在q階orthopair正則模糊環(huán)境中提出的許多屬性決策問(wèn)題沒(méi)有將專家對(duì)方案的熟悉度納入信息聚合中。 因此,本文提出了置信q階orthopair正則模糊加權(quán)平均(CNFWA)和置信q階orthopair正則模糊加權(quán)幾何(CNFWG)基于置信水平在q階orthopair正則模糊環(huán)境中。

      本文主要由以下幾方面構(gòu)成:第二部分給出了正則模糊數(shù)、q階orthopair模糊集、q階orthopair正則模糊數(shù)、q階orthopair正則模糊數(shù)比較大小的方法、q階orthopair正則模糊加權(quán)平均和q階orthopair正則模糊加權(quán)幾何;第三部分介紹了置信q階orthopair正則模糊加權(quán)平均和置信q階orthopair正則模糊加權(quán)幾何以及各自的冪等性和單調(diào)性,且有兩個(gè)例子;第四部分介紹了一個(gè)多屬性群決策方法基于置信水平,并且通過(guò)一個(gè)實(shí)例將提出的方法和現(xiàn)有的方法進(jìn)行比較說(shuō)明提出的方法更有效;第五部分給出結(jié)束語(yǔ)。

      2 基礎(chǔ)知識(shí)

      2.1 正則模糊數(shù)

      2.2 q階orthopair模糊集

      定義2[4]假設(shè)Z是一個(gè)給定的集合,定義在Z上的q階orthopair模糊集合Ξ表示為:

      Ξ={〈z,ηΞ(z),μΞ(z)〉|z∈Z},

      其中0≤ηΞ(z),μΞ(z)≤分別表示z的隸屬度和非隸屬度滿足0≤(ηΞ(z))q+(μΞ(z))q≤1,?z∈Z(q≥1)。

      一般地, 把(ηΞ(z),μΞ(z))叫做一個(gè)q階orthopair模糊數(shù),表示為ζ=(η,μ)。

      定義 3[17]設(shè)Z是一個(gè)給定的集合,(η,μ)∈H,Θ=〈(α,σ),(ηΘ,μΘ)〉是一個(gè)q階orthopair正則模糊集,當(dāng)它的隸屬度和非隸屬度分別為:

      其中0≤ηΘ(z)≤1,0≤μΘ(z)≤1,0≤(ηΘ(z))q+(μΘ(z))q≤1(q≥1)。

      為了方便,將Θ=〈(α,σ),(η,μ)〉稱為一個(gè)q階orthopair正則模糊數(shù)。

      Yang等[17]介紹比較q階orthopair正則模糊數(shù)的方法。設(shè)Θ=〈(α,σ),(η,μ)〉,稱S1(Θ)=α(ηq-μq)和S2(Θ)=σ(ηq-μq),H1(Θ)=α(ηq+μq)和HH2(Θ)=σ(ηq+μq),分別為Θ的得分函數(shù)和精確函數(shù)。

      設(shè)Θ1和Θ2為兩個(gè)q階orthopair正則模糊數(shù),則

      (1)如果S1(Θ1)>S1(Θ2),則Θ1>Θ2;

      (2)如果S1(Θ1)=S1(Θ2)并且H1(Θ1)>H1(Θ2),則Θ1>Θ2;

      (3)如果S1(Θ1)=S1(Θ2)并且H1(Θ1)=H1(Θ2)則如果S2(Θ1)Θ2;

      如果S2(Θ1)=S2(Θ2)并且H2(Θ1)Θ2;如果S2(Θ1)=S2(Θ2)并且H2(Θ1)=H2(Θ2),則Θ1=Θ2。

      q-RONFWA(Θ1,…,Θm)

      q-RONFWA(Θ1,…,Θm)=

      3 q階orthopair正則模糊聚合算子基于置信水平

      下面將提出置信q階orthopair正則模糊加權(quán)平均和置信q階orthopair正則模糊加權(quán)幾何算子。將專家的置信水平與評(píng)價(jià)方案融合在一起。

      則稱CNFWA為置信q階orthopair正則模糊加權(quán)平均算子。

      例1設(shè)Θ1=〈((0.4,0.03),(0.6,0.5)),0.3〉,Θ2=〈((0.7,0.04),(0.5,0.5)),0.6〉,Θ3=〈((0.6,0.04),(0.7,0.1)),0.5〉和Θ4=〈((0.5,0.02),(0.4,0.3)),0.8〉是4個(gè)q階orthopair正則模糊數(shù)和它們的置信水平,令w=(0.25,0.2,0.3,0.25)T為它們的權(quán)重向量,q=3,則:

      CNFWAq(〈Θb,lb〉,…,〈Θ4,l4〉)

      CNFWA算子有冪等性和單調(diào)性:

      (1)冪等性: 如果〈Θb,lb〉=〈Θ,l〉,?b,即αb=α,σb=σ,ηb=η,μb=μ,lb=l,則:

      CNFWAq(〈Θ1,l1〉,…,〈Θm,lm〉)=lΘ

      CNFWAq(〈Θ1,l1〉,…,〈Θ,lm〉)≥C

      則稱CNFWG為置信q階orthopair正則模糊加權(quán)幾何算子。

      例2設(shè)Θ1=〈((0.5,0.06),(0.5,0.4),0.5〉,Θ2=〈((0.1,0.07),(0.6,0.4),0.6〉,Θ3=〈((0.8,0.06),(0.5,0.5),0.6〉和Θ4=〈((0.7,0.01).(0.5,0.6),0.8〉是4個(gè)q階orthopair正則模糊數(shù)和它們的置信水平,令w=(0.24,0.26,0.3,0.2)T為它們的權(quán)重向量,q=3,則:

      CNFWGq(〈Θ1,l1〉,…,〈Θ4,l4〉)

      CNFWG算子有冪等性和單調(diào)性:

      (1)冪等性:如果〈Θb,lb〉=〈Θ,l〉,?b,即αb=α,σb=σ,ηb=η,μb=μ,lb=l,則

      CNFWGq(〈Θ1,l1〉,…,〈Θm,lm〉)=Θl。

      4 多屬性決策方法基于置信水平

      下面給出關(guān)于CNFWG和CNFWG算法的步驟。

      步驟3: 分別用q-RONFWA和q-RONFWG對(duì)γ=(Θrb)p×m每一行進(jìn)行聚合得到Θr=((αr,σr),(ηr,μr))(r=1,…,p);

      步驟4:根據(jù)q階orthopair正則模糊數(shù)比較大小的方法,得到最優(yōu)方案。

      例:某地農(nóng)民通過(guò)專家的評(píng)價(jià)要從{Ψ1,…,Ψ4}這4家建筑公司里選一家來(lái)修筑堤壩,3位專家{Φ1,Φ2,Φ3}和他們的權(quán)重為0.3,0.35,0.35,公司的屬性為技術(shù)(?1)、經(jīng)驗(yàn)(?2)和成本(?3)且權(quán)重為0.4,0.3,0.3,專家用q階orthopair正則模糊數(shù)對(duì)建筑公司進(jìn)行評(píng)價(jià)和他們的置信水平得到專家矩陣,如表1。

      表1 專家矩陣

      表2 決策矩陣

      表3 決策矩陣

      步驟3:用q-RONFWA和q-RONFWG對(duì)γ=(Θrb)p×m每一行進(jìn)行聚合分別得到:

      Θ1=〈(0.608,0.608),(0.644,0.411)〉,Θ2=〈(0.557,0.557),(0.698,0.359)〉,Θ3=〈(0.601,0.601),(0.679,0.400)〉,Θ4=〈(0.513,0.513),(0.615,0.394)〉,

      Θ1=〈(0.787,0.099),(0.727,0.357)〉,Θ2=〈(0.751,0.123),(0.765,0.295)〉,Θ3=〈(0.770,0.084),(0.711,0.395)〉,Θ4=〈(0.721,0.086),(0.689,0.315)〉。

      計(jì)算得分值分別為S1(Θ1)=0.149,S1(Θ2)=0.200,S1(Θ3)=0.181,S1(Θ4)=0.114,S1(Θ1)=0.315,S1(Θ2)=0.375,S1(Θ3)=0.269,S1(Θ4)=0.271。

      根據(jù)步驟3四種方案的排序分別為Ψ2>Ψ3>Ψ1>Ψ4和Ψ2>Ψ1>Ψ4>Ψ3,雖然排序略微不同,但方案Ψ2是最優(yōu)方案。

      表4 不同方法的排序結(jié)果(q=3)

      表4給出了不同方法的排序結(jié)果。 從中可以看到不同方法的排序結(jié)果有些不同,但是都是最優(yōu)方案。 Yang等[17]介紹的方法是假設(shè)專家對(duì)所有方法都百分百熟悉的情況下對(duì)方法進(jìn)行評(píng)價(jià)在q階orthopair正則模糊環(huán)境中,但是在實(shí)際問(wèn)題中由于各種限制專家不可能對(duì)所有方法都是百分百熟悉,這篇文章介紹的方法考慮了專家不完全對(duì)各家建筑公司都完全熟悉的問(wèn)題在q階orthopair正則模糊環(huán)境中,因此介紹的方法要更實(shí)用和有效。

      5 結(jié)語(yǔ)

      在q階orthopair正則模糊情況下,現(xiàn)有的各種群決策方法都是假設(shè)專家對(duì)所有方案都百分百熟悉的情況下對(duì)方法進(jìn)行評(píng)價(jià),但是由于各種限制專家不可能對(duì)所有方案都是百分百熟悉。根據(jù)置信水平和q階orthopair正則模糊數(shù)提出了CNFWA和CNFWG算子;進(jìn)一步介紹了CNFWA和CNFWG各自的冪等性和單調(diào)性,將多屬性群決策方法應(yīng)用到實(shí)例中, 和Yang等[17]介紹的進(jìn)行比較,說(shuō)明本文所述方法更適用于決策問(wèn)題。同樣基于上述理由,在今后的工作中,將置信水平應(yīng)用到語(yǔ)言環(huán)境中,這將是今后要做的工作。

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