在一定误差范围内的犹豫模糊集排序方法及其在多属性决策中的应用

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犹豫模糊集是处理犹豫性,不确定性知识的重要数学工具.多属性决策问题是犹豫模糊集应用的一个重要领域^本文主要提出了犹豫模糊多属性的决策算法,并将其应用到犹豫模糊多属性决策问题的实例中,得到更加合理的排序结果.  (1)本文考虑犹豫模糊元隶属度给定过程中主观性的影响,引入可允许误差ε来比较犹豫模糊元.基于区间 a≥b可能度的定义,我们提出了犹豫模糊元 h1≥h2可能度 p≥的定义,并且通过可能度的等价定义讨论了可能度具有的良好性质.基于可能度 p≥,进一步提出了犹豫模糊元可允许误差内的字典序,并将其拓展到犹豫模糊集上.此外,我们提出了一种犹豫模糊多属性决策算法,其核心是利用可允许误差内的字典序对不同的候选者进行两两比较.  (2)为了利用现有排序对提出的算法进行综合的评估,本文定义了排序向量和传递函数,使不同的方法建立在同一个维度内.进一步地,定义了不同排序的可信度并讨论其性质.基于排序向量、传递函数和可信度,建立了综合评估法以对提出的犹豫模糊多属性决策算法进行检验.
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