基于模糊加权最小二乘的多粒度语言决策信息集成

发布时间：2018-06-03 06:09

  本文选题：多粒度语言决策信息 + 群决策　； 参考：《上海交通大学学报》2009年09期

【摘要】：运用最小二乘原理,考虑不同决策专家对其决策结果的信心度并作为信息集成的计算权重,以最终集成结果与单一专家决策信息间的距离平方和为优化目标,建立了多粒度决策信息集成的模糊加权最小二乘规划模型,并以多粒度决策信息的变化范围为约束,与线性距离规划模型进行对比优化计算.结果表明,该模型适用于多粒度语言信息的集成,并能够使最终的群体决策结果尽可能逼近每个决策专家的意见,即降低决策过程中的主观性、计算复杂性及结果残差.通过在水平定向钻机产品方案决策中的实例应用,验证了其具有较好实用性和有效性.
[Abstract]:Using the least square principle, considering the confidence degree of different decision making experts to its decision result and taking it as the calculation weight of information integration, the distance square sum between the final integration result and the decision information of a single expert is taken as the optimization objective. A fuzzy weighted least-squares programming model for multi-granularity decision information integration is established, and the linear distance programming model is compared with the linear distance programming model, which is constrained by the variation range of the multi-granularity decision information. The results show that the model is suitable for the integration of multi-granularity language information and can make the final group decision results approach the opinions of each decision expert as much as possible, that is, to reduce the subjectivity, computational complexity and residual error in the decision-making process. Through the application in the decision making of horizontal directional drilling rig, it is proved that it has good practicability and effectiveness.
【作者单位】： 上海交通大学机械与动力工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863)资助项目(2007AA04Z140) 教育部高等学校博士点基金资助项目(20070248020) 上海市重点学科建设资助项目(Y0102)
【分类号】：C934

【共引文献】

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本文编号：1971759