基于梯形模糊数期望值的多维偏好群决策模型

发布时间：2018-10-25 07:46

【摘要】：提出一种基于梯形模糊数距离期望值的多维偏好群决策模型,以解决偏好和属性值均为梯形模糊数的群决策问题.其算法为:首先定义在β截集下主/客观偏好之间的偏差函数,通过构造目标规划模型,求解属性的权重向量;然后集结不同β截集下所有决策者的加权规范化模糊决策矩阵,形成总加权规范化模糊决策矩阵;最后求出各备选方案与模糊理想解的相对贴近度iδ,按大小排序确定最优方案.
[Abstract]:A multi-dimensional preference group decision making model based on the distance expectation value of trapezoid fuzzy number is proposed to solve the problem of group decision making in which both preference and attribute value are trapezoidal fuzzy numbers. The algorithm is as follows: firstly, the deviation function between subjective and objective preferences is defined under the 尾 -cut set, and then the weight vector of attributes is solved by constructing the objective programming model, and then the weighted normalized fuzzy decision matrix of all the decision makers under different 尾 -cut sets is assembled. The total weighted normalized fuzzy decision matrix is formed, and the relative closeness degree I 未 between each alternative scheme and the fuzzy ideal solution is obtained, and the optimal scheme is determined according to the order of magnitude.
【作者单位】： 华中科技大学控制科学与工程系;河南工业大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(70701013) 河南省自然科学基金项目(0611030100)
【分类号】：C934

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本文编号：2293080