一种改进的模糊软集多参数决策方法

发布时间：2018-11-18 13:20

【摘要】：模糊软集多参数决策方法中经常将Zadeh交与代数积使用在数据融合方法中,在一些实际应用中会产生信息缺失,导致决策者无法做出准确的选择。针对这一问题,结合Einstein运算法则提出一种新的数据融合方法,用于解决信息缺失和对象无法排序的问题。所提出的基于模糊软集的多参数决策方法是通过Einstein积运算进行多个参数集合的整合,从而得到一个合成模糊软集,再由合成模糊软集计算得到对照矩阵与得分表,最终得到对象的全排序,为决策者提供判断依据。通过实例结果,可以验证新方法在决策问题中的正确性和有效性。
[Abstract]:Zadeh intersection and algebraic product are often used in data fusion method in fuzzy soft set multi-parameter decision making method. In some practical applications, information is missing, which leads to the decision makers unable to make accurate choices. In order to solve this problem, a new data fusion method based on Einstein algorithm is proposed to solve the problem of missing information and unable to sort objects. The multiparameter decision making method based on fuzzy soft set is to integrate multiple parameter sets by Einstein product operation, thus a composite fuzzy soft set is obtained, and then the control matrix and score table are obtained by the calculation of composite fuzzy soft set. Finally, the total ranking of the objects is obtained, which provides the decision maker with the basis of judgment. The correctness and validity of the new method in decision-making problems can be verified by the result of an example.
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61163036)
【分类号】：O159;O225

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本文编号：2340136