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题名广义梯形模糊数密度加权算子及其应用
被引量：6
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作者
王露
易平涛
李伟伟
刘军
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机构
东北大学工商管理学院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2019年第12期106-111,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71671031,71701040,71473033)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJC630067)
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文摘
针对多属性决策问题,本文面向广义梯形模糊数的决策信息,提出了广义梯形模糊数密度加权算子(TF-DWA算子)的信息集结方法。首先介绍了广义梯形模糊数密度加权算子及其合成算子,并分析了其性质特点。然后,基于信息分布的疏密程度讨论了广义梯形模糊数的分组问题,通过质心排序指标值进行聚类。在此基础上,基于熵值法求解密度加权向量。最后,通过一个应用算例对本文提出的算子进行简要说明。
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关键词
不确定性多属性决策
密度集结算子
广义梯形模糊数
质心排序指标值
密度加权向量
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Keywords
uncertain multi-attribute decision making
density aggregation operators
generalized trapezoid fuzzy number
centroid ranking index value
density weighting operator
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
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题名基于距离测度的折衷型区间数多属性决策方法
被引量：2
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作者
李霞
张金政
陶飞
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机构
青岛农业大学信息科学与工程学院
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出处
《广西科学》
CAS
2007年第3期250-252,共3页
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文摘
针对服从均匀分布的区间数情况,通过区间数之间的距离并考虑决策者的偏好,给出一种基于距离测度的折衷型区间数多属性决策方法,并以实例说明方法的有效性和可行性.该方法首先将区间数属性值转化为排序指标值,以方案排序指标值离差最大化为目标建立数学模型求得属性权重,然后按方案综合排序指标值的大小对方案进行排序.该方法充分利用已有的客观信息,结果准确可信,具有简洁、直观、便于上机实现等优点.
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关键词
多属性决策
权重
距离测度
排序指标值
区间数
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Keywords
multiple attribute decision making, weights, distance measure, index value of ranking, interval numbers
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分类号
O223
[理学—运筹学与控制论]
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题名不完全信息多属性群体决策方法
被引量：1
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作者
白萨茹拉
金海和
郭仁拥
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机构
内蒙古大学数学系
内蒙古大学公共管理学院
北京航空航天大学经济管理学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期2406-2408,共3页
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文摘
考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。
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关键词
不完全信息
多属性决策
群体决策
可能度
排序指标值
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Keywords
incomplete information
multiple attribute decision making
group decision making
possibility degree
ranking index value
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分类号
C931
[经济管理—管理学]
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