基于证据理论的直觉模糊群决策方法

发布时间：2021-04-04 06:32

　　针对属性权重和专家权重完全未知的直觉模糊群决策问题,提出一种基于证据理论的决策方法。基于记分函数和属性不确定度,将专家的直觉模糊决策矩阵转化为Mass函数;运用了基于直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家针对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成;确定了考虑接近度与相似度的专家权重计算方法,融合了TOPSIS法与Jousselme距离度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最后进行方案排序。运用实例证明了方法的合理性和有效性。 

【文章来源】：火力与指挥控制. 2019,44(08)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进TOPSIS的多态融合直觉模糊威胁评估[J]. 张浩为,谢军伟,葛佳昂,张昭建,宗彬锋.  系统工程与电子技术. 2018(10)
[2]Hopfield神经网络的军事装备维修保障点选址等级分类[J]. 董鹏,唐梦妮,罗朝晖,杨超.  火力与指挥控制. 2017(12)
[3]远程AUV区间值直觉模糊Petri网自主决策方法研究[J]. 刘海光,潘爽,张源原.  电光与控制. 2017(11)
[4]基于证据理论的偏好型直觉模糊群决策方法[J]. 陈云翔,王攀,罗承昆.  控制与决策. 2017(05)
[5]基于直觉模糊熵的飞行保障效能灰色聚类评估[J]. 胡涛,吕瑞强,李德权.  指挥控制与仿真. 2016(04)
[6]基于TOPSIS的直觉模糊多属性群决策方法[J]. 王超,陈云翔,蔡忠义,潘天峰,罗承昆.  火力与指挥控制. 2015(09)
[7]直觉模糊熵的改进研究[J]. 王新霞,陈孝国.  齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2015(04)
[8]基于熵和相关系数的直觉模糊多属性决策方法[J]. 王翠翠,姚登宝,毛军军,孙丽.  计算机应用. 2012(11)
[9]一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法[J]. 梁昌勇,戚筱雯,丁勇,冷亚军.  中国管理科学. 2012(04)
[10]D-S证据理论中冲突证据的合成方法[J]. 刘海燕,赵宗贵,刘熹.  电子科技大学学报. 2008(05)



本文编号：3117909