基于云相似度的语言偏好信息多属性大群体决策方法

发布时间：2018-10-21 19:42

【摘要】：针对属性值为语言变量的多属性大群体决策问题,提出一种基于云相似度的大群体决策方法.首先,将语言变量转换为云模型,提出一种基于α截集的云距离和云相似度模型;然后,在此基础上提出云聚类算法,从而对决策大群体进行聚类,根据聚类结果求解聚集权重,再利用云加权算术平均(CWAA)算子求出方案的群体偏好值,进而计算方案群体偏好值的总计分来确定方案的排序;最后,通过算例分析验证所提出方法的可行性和有效性.
[Abstract]:A large group decision making method based on cloud similarity is proposed to solve the problem of multi-attribute large group decision making in which the attribute value is a linguistic variable. Firstly, the linguistic variables are transformed into cloud models, and a cloud distance and cloud similarity model based on 伪 -cut sets is proposed, and then, a cloud clustering algorithm is proposed to cluster large decision making groups. According to the clustering result, the clustering weight is solved, and then the cloud weighted arithmetic average (CWAA) operator is used to calculate the population preference value of the scheme, and then the total score of the scheme group preference value is calculated to determine the ranking of the scheme. The feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by an example.
【作者单位】： 中南大学商学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71171202)
【分类号】：O225

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本文编号：2286167