信息不完全确定的动态随机多属性决策方法
本文选题:动态随机多属性决策 + 集成算子 ; 参考:《系统工程理论与实践》2010年02期
【摘要】:针对属性权重信息不完全确定、属性值为正态分布随机变量且数据信息来自于不同时期的动态随机多属性决策问题,给出了正态分布数的运算法则,定义了正态分布数加权算术平均(NDNWAA)算子和动态正态分布数加权算术平均(DNDNWAA)算子,进而提出了一种信息不完全确定的动态随机多属性决策方法.该方法利用DNDNWAA算子和NDNWAA算子对正态分布属性值进行集成;利用正态分布属性值的方差和属性权重的随机性,通过建立优化模型确定最优属性权重;利用正态分布3σ原则、区间数比较的可能度公式和互补判断矩阵的排序公式对决策方案进行排序和择优.最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem that attribute weight information is not completely determined, attribute value is a random variable of normal distribution and data information comes from different periods of dynamic random multi-attribute decision making, the algorithm of normal distribution number is given. In this paper, the weighted arithmetic average (NDNWAA) operator of normal distribution numbers and the DNDNWAA operator of weighted arithmetic average of dynamic normal distribution numbers are defined, and a dynamic stochastic multiple attribute decision making method with incomplete information is proposed. This method uses DNDNWAA operator and NDNWAA operator to integrate the normal distribution attribute value, utilizes the randomness of the normal distribution attribute value variance and attribute weight, establishes the optimization model to determine the optimal attribute weight, and utilizes the normal distribution 3 蟽 principle. The possibility formula of interval number comparison and the ranking formula of complementary judgment matrix are used to sort and select the decision scheme. Finally, an example shows the feasibility and effectiveness of the method.
【作者单位】: 湖南工业大学理学院;
【基金】:湖南省教育厅科学研究项目(07C232)
【分类号】:C934
【参考文献】
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,本文编号:1786922
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