基于模糊信息公理与云模型的虚拟企业合作伙伴选择

发布时间：2021-08-24 15:06

　　针对虚拟企业建立过程中的关键问题——合作伙伴选择,本文以合作需求为驱动,建立了一种基于模糊信息公理与云模型的合作伙伴选择方法。利用质量功能展开法将合作需求转化为决策属性及其重要度,采用模糊三角数处理展开过程中的不确定信息,并以相对偏好关系计算属性相对重要度。运用信息公理计算各候选企业的信息量,再以各候选企业信息量作为云滴,利用逆向云生成器求得评价结果的云数字特征,通过云数字特征将其转换为定性评价,并进一步分析评价结果。最后,通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。 

【文章来源】：运筹与管理. 2020,29(01)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

扩展TOPSIS法云图

对于不确定语义指标一般用模糊性语言来描述,如“非常差”、“差”、“较差”、“一般”、“较好”、“好”、“非常好”。如果以隶属函数的形式表示,如图1所示,可把每种语言形式化地表示成设计范围或系统范围。把系统范围曲线所围成的面积称为模糊系统范围(RFS),设计范围隶属函数曲线围成的面积称为模糊设计范围(RFD),交集所围成的面积称为模糊公共范围(RFC),如图2所示:

把系统范围曲线所围成的面积称为模糊系统范围(RFS),设计范围隶属函数曲线围成的面积称为模糊设计范围(RFD),交集所围成的面积称为模糊公共范围(RFC),如图2所示:则不确定语义模糊信息量计算为:

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于模糊信息公理的产品功能需求优化方案选择[J]. 耿秀丽,董雪琦.  中国机械工程. 2016(17)
[3]考虑定量KANO分析的产品功能需求优化设计[J]. 耿秀丽,徐士东,叶春明.  计算机集成制造系统. 2016(07)
[4]云制造环境中信息不完全的合作伙伴选择[J]. 赵金辉,王学慧,关文革,尹立杰.  计算机应用研究. 2017(05)
[5]一种无确定度的逆向云算法[J]. 陈昊,李兵,刘常昱.  小型微型计算机系统. 2015(03)
[6]基于信任的虚拟企业伙伴选择模型构建及仿真[J]. 张巍,朱艳春,孙宝文,祝世伟.  计算机集成制造系统. 2015(02)
[7]一种基于云模型的主观信任评价方法[J]. 王守信,张莉,李鹤松.  软件学报. 2010(06)
[8]不确定性人工智能[J]. 李德毅,刘常昱,杜鹢,韩旭.  软件学报. 2004(11)
[9]论正态云模型的普适性[J]. 李德毅,刘常昱.  中国工程科学. 2004(08)
[10]知识表示中的不确定性[J]. 李德毅.  中国工程科学. 2000(10)



本文编号：3360218