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文章针对权重信息部分已知且属性值以区间数形式给出的模糊多属性决策问题,提出了一种基于理想点的方案排序方法.首先由区间数之间的距离公式求得决策方案到模糊理想点的距离,根据所有决策方案的综合贴近度最大化建立一个目标规划模型,由此确定属性的权重值;然后计算各决策方案的相对贴近度,从而根据相对贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过算例分析说明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对只有部分权重信息已知且属性为混合型的航空公司航线决策问题,对用模糊语言和实数表示的属性进行了区间化处理,把多混合属性决策转化为属性值为区间数的多属性决策.然后基于推广定义的相离度和可能度计算公式,利用线性规划模型求取属性权重且依据求取的可能度排序向量给出了航线排序,最后通过实例说明了方法的可行性和有效性. 相似文献
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文章针对属性值为区间粗糙数的多属性决策中如何考虑决策者风险偏好问题进行了研究,提出了一种新的区间粗糙数多属性决策方法.首先基于属性值与正负理想点距离远近来反映决策者偏好的思想定义了偏好距离,在此基础上利用熵权法计算属性权重,然后计算各方期望效用并按此排序.最后通过算例证明了此方法有效. 相似文献
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一种区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对属性权重信息确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方法的基本思路,得到每个方案与正、负理想方案间的加权海明距离,进而计算出每个方案与正理想方案间的相对接近度,即可得到所有方案的排序结果。最后,进行了实例分析,说明了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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多属性决策数据预处理中引入理想方案的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在多属性决策中,数据预处理是决策的第一步.文章通过引入理想值的方法对数据预处理的合理性进行改进研究.首先从几种常用数据预处理方法的局限性谈起;然后提出引入理想方案的预处理方法,并给出示例;最后进行总结. 相似文献
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文章针对属性值和属性权重均为区间数的多属性决策问题进行了研究,给出了一种能够很好地处理该问题的实用方法.文章首先对各方案的指标属性值取平均;其次利用区间数权重信息得到一组顶点权重向量.依次将这些权重向量代入多属性决策方案,按照最优方案出现的次数和所有方案的综合得分,进而确定方案的排序.实例证明了所提方法简单、有效,易于实现. 相似文献
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多属性决策中一种属性权重的确定方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于模糊多属性决策问题,本文通过a-截集技术将梯形模糊数的属性值转化为区间数属性值,运用区间数的相离度构造度量方案属性值差异的函数。然后,依据属性值差异最大化的手段确定属性权重,并基于可能度矩阵排序给出一个对所有方案进行优劣排序的方法。 相似文献
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文章针对属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题,提出了集对分析的决策方法。该方法将属性权重为区间数且属性值确定的多属性决策问题转化为属性取值为区间数的多属性决策问题,然后依据集对分析理论把论域三划分的思想,把区间评价值转化成联系数的形式,进而得到每个方案的综合联系数,计算出每个方案的集对势,即可得到所有方案的排序结果。最后给出了一个数值例子,结果表明方法简单,有效和易于计算。 相似文献
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文章针对决策方案的属性值为区间灰数与确定的语言等级,并且属性权重完全已知的混合型灰色多属性决策问题,提出一种新的决策方法。该方法是决策者可根据自己的偏好给出定量属性值的白化值和定性属性值的信用结构,确定了等级信用结构决策矩阵;利用证据推理解析算法求出各方案在各等级的信任度;利用期望效用和区间数排序法对方案进行排序。实例说明了该方法的合理性及其算法的有效性。 相似文献
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针对属性权重未知且属性值为直觉模糊值,决策者给出方案直觉模糊值形式偏好信息的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于模糊优选的群决策方法。首先在计算直觉模糊相似度的基础上通过非线性规划模型求解出属性权重。在明确直觉模糊多属性决策问题中直觉模糊集的定义基础上,提出了一种新的记分函数方法,进而得到各决策者决策矩阵的正、负理想方案。然后通过各决策者的模糊优选模型得到各方案的决策值,通过决策群体的模糊优选模型得到各方案的群体综合决策值。最后通过一个算例说明了方法的有效性。 相似文献
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决策成员评价部分决策方案的大群体决策问题可视为属性残缺效用值矩阵下的大群决策问题.文章将残缺效用值转化为区间教形式的效用值,形成了大群体关于全部决策方案的区间数效用值矩阵;对大群体成员进行聚类,根据聚类结果确定成员权重,将该权重和区间数效用值矩阵合成获得了决策方案的排序向量;提出了群体意见反映度指标度量群决策结果反映群体意见的程度,对群决策结果进行评价;提出了成员意见差异度指标修改相应成员的效用值向量. 相似文献
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本文证明了区间数与三角模糊数的乘积为一梯形模糊数。将指标权重为区间数、评价指标取值为三角模糊数的多指标决策问题转化成指标为梯形模糊数的多指标决策问题;进而给出了梯形模糊数多指标决策问题的逼近理想点法,并用该方法分析了一个实际问题。 相似文献
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文章针对决策者的偏好信息是以偏好序对的形式给出、决策矩阵元素为三角模糊数的不确定多属性决策问题,提出了一种新的决策方法.利用三角模糊数期望值公式,定义各方案到理想点的距离矩阵,通过求解基于多维偏好分析的线性规划模型,得到属性的权重向量.根据各方案到理想点的加权距离给出方案的排序结果.该方法非常适用于方案数目和属性数量较大、决策者无法给出每一方案的具体偏好值的情形. 相似文献