【摘 要】
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在实际生活中,多属性决策问题备受学者们的关注。而多属性决策问题中的属性相互之间由于量纲或数量级不同而不可公度。决策者为了决策的需要先对各属性进行规范化处理再根据
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在实际生活中,多属性决策问题备受学者们的关注。而多属性决策问题中的属性相互之间由于量纲或数量级不同而不可公度。决策者为了决策的需要先对各属性进行规范化处理再根据不同的决策方法进行决策。本文研究了属性值模糊和信息交互的模糊多属性决策问题,并采用理论研究与实证研究相结合的方法,对交互式多属性决策问题进行建模分析。在决策分析过程中,由于客观事物的模糊性以及人类知识不完备性、经验缺乏等,使得方案中的属性值很难给出一个确定的数值。此时需要使用模糊数或模糊集理论等模糊概念来对方案进行分析再决策。实践验证引入模糊理论进行决策较为可行与适用。本文使用三角模糊数和L-R模糊数来表示属性值,同时采用非线性效用函数及级别优于关系相结合的决策方法将模糊型模型转换成确定型模型再对方案进行选优或分类。主要内容如下:一、在选优决策过程中,引入三角模糊数的E测度将模糊数转化成确定数,实现模糊型到确定型的转换,此研究将对人们分析模糊多属性决策问题提供一定的帮助。二、分类决策过程中引用一种在前人提议的L-R模糊数排序准则基础上重新给出的新的满足模糊数比较的排序准则将模糊型规划模型转化成确定值的多目标规划模型,同时采用简单加权方法将其转化成单目标规划。三、基于非线性效用函数和级别优于关系提出了方案选优和分类的算法,最后通过数值实例分别验证算法的有效性和可行性。
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