基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

发布时间：2017-10-25 12:15

  本文关键词：基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

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【摘要】：完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable,ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。
【作者单位】： 西南交通大学交通运输与物流学院;西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;香港城市大学科学与工程学院系统工程与工程管理系;
【关键词】： 多属性决策 直觉梯形模糊随机变量 参数估计 记分函数 前景理论
【基金】：国家自然科学基金(71371156,70971017) 西南交通大学优秀博士学位论文培育项目资助课题
【分类号】：O159;C934
【正文快照】： 3.香港城市大学科学与工程学院系统工程与工程管理系,香港999077)0引言复杂决策系统的不确定性通常分为模糊性和随机性两类,模糊性反映了决策者对于复杂系统往往缺乏充分的信息而无法给予精确性描述所造成的认知不确定,而随机性则源于事物本质的不确定及因果关系的不确切所导

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本文编号：1093671