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在日常生活中,存在着大量的多属性群决策问题。由于现实问题日益复杂、事物本身模糊不定等原因,决策者在决策时面临的不确定性和模糊性也愈发显著,传统的精确数已经无法将问题的本质描述准确。Pythagorean模糊集是Yager在直觉模糊集的基础上提出的一种新的模糊集,可以有效地解决诸多不确定信息多属性群决策问题。本文以Pythagorean模糊数为基础,结合灰色关联法、集结算子、累积前景理论等方法,对Pythagorean模糊多属性群决策方法展开研究。最后,将提出的多属性群决策方法用于解决B公司的供应商选择问题,可以有效地保证B公司产品质量的稳定性。本文的主要研究内容包括:(1)Pythagorean模糊多属性群决策方法。多个专家使用Pythagorean模糊数进行评估打分,进而构成多个多属性决策矩阵,通过运用灰色关联等权重计算方法确定各属性的权重值,在此基础上,提出Pythagorean模糊混合平均(PF-HA)算子、广义Pythagorean模糊加权有序加权平均(PF-GWOWA)算子与Pythagorean模糊几何Heronian平均(PF-GHM)算子等多个Pythagorean模糊集结算子,进而根据提出的Pythagorean模糊集结算子构建Pythagorean模糊多属性群决策模型,并通过算例分析证明该模型的可行性。(2)Pythagorean模糊不确定语言多属性群决策方法。考虑到Pythagorean模糊集的局限性与语言术语集的有效性,将Pythagorean模糊不确定语言数引入到多属性群决策中。提出Pythagorean模糊不确定语言混合平均(PFUL-HA)算子、广义Pythagorean模糊不确定语言加权有序加权平均(PFUL-GWOWA)算子与Pythagorean模糊不确定语言几何Heronian平均(PFUL-GHM)算子等多个Pythagorean模糊不确定语言集结算子,进而构建Pythagorean模糊不确定语言多属性群决策模型,并通过算例分析证明该模型的可行性。(3)基于累积前景理论的Pythagorean模糊不确定语言多属性群决策方法。考虑到决策者的有限理性,根据累积前景理论重新构建Pythagorean模糊不确定语言多属性群决策模型,分析悲观心态、中性心态、乐观心态对决策结果的影响,并通过算例验证该模型的有效性。(4)B公司供应商选择的案例研究。分析B公司供应商选择过程中存在的问题,通过参考国内外学者的研究成果,构建供应商评价指标体系,将基于累积前景理论的Pythagorean模糊不确定语言多属性群决策方法用于B公司供应商的选择中,对多个供应商进行评价,选出最佳的供应商作为长期的合作伙伴。