简介：直觉犹豫模糊集集成了直觉模糊集和犹豫模糊集的优势，能更有效地刻画决策者偏好不一致的情况。距离测度一直是研究的热点问题，但尚没有文献研究直觉犹豫模糊集间的距离测度，因此本文定义了直觉犹豫模糊集问的Hamming距离、Euclidean距离和广义距离，同时考虑每个元素的权重，定义了加权距离。犹豫度是直觉犹豫模糊集的重要特性，因此在考虑犹豫度的基础上，又定义了一些距离测度。这些距离测度不仅考虑了直觉犹豫模糊数间的差异，同时考虑了犹豫度的影响，决策者可以根据对直觉犹豫模糊数和犹豫度之间偏好的不同，设置不同的偏好值得到距离测度。然后基于这些距离测度，又提出了直觉犹豫模糊环境下的TOPSIS法。最后通过实例说明了所提出的TOPSIS法的合理性与实用性。

简介：在Pythagorean模糊集和Hamacher集结算子基础上，研究了Pythagorean三角模糊语言环境下的Hamacher集成算子问题。首先给出了Pythagorean三角模糊语言的定义、运算规则、得分函数、精确函数；其次，介绍了一系列关于Pythagorean三角模糊语言Hamacher集结算子，比如Pythagorean三角模糊语言Hamacher加权平均算子（PTrFLHWA）、Pythagorean三角模糊语言Hamacher加权几何平均算子（PTrFLHWG）等，并研究其具有的性质；之后，提出了两种决策方法来解决Pythagorean三角模糊语言信息环境下的多属性群决策问题；最后，用示例验证所给方法的有效性。

简介：针对时间权重与属性权重完全未知的三角模糊多属性决策问题，基于前景理论和MULTIMOORA提出一种新的决策方法。首先，建立备选方案在不同时段的三角模糊前景决策矩阵，根据时间度及不同时段内备选方案前景值的差异构建时间权重优化模型，并运用最大偏差法的基本思想获得属性权重。其次，基于三角模糊数提出一种新的MULTIMOORA扩展形式，并结合占优理论对备选方案进行比选。最后，通过实例证明了所提方法是可行的，也是有效的。

简介：针对多目标0-1规划问题，首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法，提出一种元胞狼群优化算法，该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合，采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性，使人工头狼在元胞空间搜索的过程中，增强了人工狼群算法的全局搜索能力，并获得更多的全局非劣解；其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述，定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则，并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤；最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算，并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较，结果表明：元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解，并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。