风险型多属性自修正群决策方法

发布时间：2018-10-30 08:26

【摘要】：文章针对语言变量评价的风险型群决策问题,提出一种基于云模型、前景理论的风险型多属性群决策方法。该方法通过云模型、前景理论将语言变量评价转换成云前景决策矩阵,并以此计算前景值贴近度确定决策者权重,通过指数映射保证个体云前景决策矩阵在MWA算子下有效集结成群体云前景决策矩阵,结合自修正过程达到一致性要求,最后采用离差最大化规划求解各属性权重并计算各方案的综合排序情况。算例分析验证了上述方法的可行性和有效性。
[Abstract]:In this paper, a method of multi-attribute group decision making based on cloud model and foreground theory is proposed to solve the problem of risk group decision making based on linguistic variable evaluation. By using cloud model and foreground theory, the linguistic variable evaluation is transformed into cloud foreground decision matrix, and the weight of decision maker is determined by calculating the closeness of foreground value. The individual cloud foreground decision matrix is effectively assembled into a colony cloud foreground decision matrix under the MWA operator by exponential mapping, and the consistency requirement is achieved by combining the self-correction process. Finally, the deviation maximization programming is used to solve the weight of each attribute and to calculate the comprehensive ranking of each scheme. The feasibility and effectiveness of the above method are verified by an example.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学经济管理学院;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院;哈尔滨工程大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101034) 工业和信息化部科研资助项目(G14612001-03)
【分类号】：C934

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本文编号：2299473