基于正态分布区间数的信息不完全的群决策方法

发布时间：2018-06-16 03:53

  本文选题：群决策 + 正态分布区间数　； 参考：《控制与决策》2010年10期

【摘要】：针对属性值为正态分布区间数而属性权重信息不完全的多属性群决策问题,定义了一些新的集成算子,即正态分布区间数的加权算术平均(NDINWAA)算子、正态分布区间数的有序加权平均(NDINOWA)算子和正态分布区间数的混合加权平均(NDINHA)算子,进而提出一种基于正态分布区间数的信息不完全的多属性群决策方法.该方法利用NDINWAA算子和NDINHA算子对正态分布区间数属性值进行集成,利用正态分布区间数属性值的方差,通过建立优化模型确定最优属性权重,利用期望-方差准则对方案进行排序并择优.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 of multi-attribute group decision making in which the attribute value is normal distribution interval number and attribute weight information is incomplete, some new integration operators are defined, that is, weighted arithmetic average NDINWAA operator of normal distribution interval number. The ordered weighted average (NDINOWA) operator of normal distribution interval number and the mixed weighted average NDINHAA operator of normal distribution interval number are proposed, and a multi-attribute group decision making method with incomplete information based on normal distribution interval number is proposed. In this method, NDINWAA operator and NDINHA operator are used to integrate the attribute value of normal distribution interval number, and the variance of normal distribution interval number attribute value is used to determine the optimal attribute weight by establishing an optimization model. The expected-variance criterion is used to sort the scheme and select the best. Examples show that the method is feasible and effective.
【作者单位】： 湖南工业大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60874025)
【分类号】：C934

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2025174