为了解决在实际决策时,由于知识背景不同决策者采用不同粒度语言术语集来表达而导致决策结果不准确的问题,本文提出了一种基于多粒度犹豫模糊语言术语集的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal soluti...为了解决在实际决策时,由于知识背景不同决策者采用不同粒度语言术语集来表达而导致决策结果不准确的问题,本文提出了一种基于多粒度犹豫模糊语言术语集的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)决策方法。首先选用各术语集中的最大粒度作为标准粒度,通过转换算法将每个决策者的语言术语集转换到同一标准粒度下进行集结,得出相应的隶属度语言术语集;然后结合TOPSIS方法,计算每个备选方案与正、负理想点距离,以相对贴近度的大小排序实现最优方案的选择;最后,通过一个实例,验证该方法的可行性和优越性。本文所提方法可应用于最优方案的选择问题中,提升决策结果准确度。展开更多
双边匹配理论方法广泛应用在各个行业与日常生活中,产生较大的经济价值与社会价值。然而,现实双边匹配决策过程中,决策问题的复杂性使得双方主体给出的偏好信息是模糊的,决策环境的复杂性可能使所给出的偏好信息是不确定的。考虑到现实...双边匹配理论方法广泛应用在各个行业与日常生活中,产生较大的经济价值与社会价值。然而,现实双边匹配决策过程中,决策问题的复杂性使得双方主体给出的偏好信息是模糊的,决策环境的复杂性可能使所给出的偏好信息是不确定的。考虑到现实双边匹配问题的上述特征,给出一种新的犹豫模糊元偏好下的双边匹配决策方法。首先,基于TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法将犹豫模糊元矩阵转化为贴近度矩阵,即主体满意度矩阵;接着,构建以双边主体满意度最大化为目标的多目标规划模型;进一步地,运用线性加权法将多目标规划模型转化为单目标规划模型,并求解该模型得到最佳双边匹配方案;最后,使用一个人岗匹配实例验证该模型的有效性与有效性。展开更多
为协助医护人员开展病区服务工作,提升患者临床康复体验,提出基于用户需求的产品服务系统设计方法。以病区场景下的物流机器人服务系统为研究对象,采用模糊Kano模型和熵权法确定用户需求类型及优先级;结合用户关键需求,进行产品外观与...为协助医护人员开展病区服务工作,提升患者临床康复体验,提出基于用户需求的产品服务系统设计方法。以病区场景下的物流机器人服务系统为研究对象,采用模糊Kano模型和熵权法确定用户需求类型及优先级;结合用户关键需求,进行产品外观与结构、人机交互模式及产品信息显示的设计改进,并采用逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)评估设计方案的可行性。研究结果表明:采用定量和定性相结合的设计方法有利于提升服务系统设计的客观性和准确性,为同类产品的服务系统设计提供参考。展开更多
文摘为了解决在实际决策时,由于知识背景不同决策者采用不同粒度语言术语集来表达而导致决策结果不准确的问题,本文提出了一种基于多粒度犹豫模糊语言术语集的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)决策方法。首先选用各术语集中的最大粒度作为标准粒度,通过转换算法将每个决策者的语言术语集转换到同一标准粒度下进行集结,得出相应的隶属度语言术语集;然后结合TOPSIS方法,计算每个备选方案与正、负理想点距离,以相对贴近度的大小排序实现最优方案的选择;最后,通过一个实例,验证该方法的可行性和优越性。本文所提方法可应用于最优方案的选择问题中,提升决策结果准确度。
文摘双边匹配理论方法广泛应用在各个行业与日常生活中,产生较大的经济价值与社会价值。然而,现实双边匹配决策过程中,决策问题的复杂性使得双方主体给出的偏好信息是模糊的,决策环境的复杂性可能使所给出的偏好信息是不确定的。考虑到现实双边匹配问题的上述特征,给出一种新的犹豫模糊元偏好下的双边匹配决策方法。首先,基于TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法将犹豫模糊元矩阵转化为贴近度矩阵,即主体满意度矩阵;接着,构建以双边主体满意度最大化为目标的多目标规划模型;进一步地,运用线性加权法将多目标规划模型转化为单目标规划模型,并求解该模型得到最佳双边匹配方案;最后,使用一个人岗匹配实例验证该模型的有效性与有效性。
文摘为协助医护人员开展病区服务工作,提升患者临床康复体验,提出基于用户需求的产品服务系统设计方法。以病区场景下的物流机器人服务系统为研究对象,采用模糊Kano模型和熵权法确定用户需求类型及优先级;结合用户关键需求,进行产品外观与结构、人机交互模式及产品信息显示的设计改进,并采用逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)评估设计方案的可行性。研究结果表明:采用定量和定性相结合的设计方法有利于提升服务系统设计的客观性和准确性,为同类产品的服务系统设计提供参考。
