【摘 要】
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针对评价信息为梯形直觉模糊数(TrIFN)且属性间不严格相互独立的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于改进排序的Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法。首先介绍TrIFN
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61973145,61563018);江西自然科学基金资助项目(20161ACB20009);江西省教育厅科技基金资助项目(GJJ180247)
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针对评价信息为梯形直觉模糊数(TrIFN)且属性间不严格相互独立的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于改进排序的Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法。首先介绍TrIFN的概念和运算法则;其次由Choquet积分将决策信息间的交互关系转换为待聚合TrIFN的权重信息;然后融合Choquet积分和Bonferroni平均算子,提出梯形直觉模糊Choquet Bonferroni规范赋权调和均值算子(TrIFCBNWHM),并讨论算子的性质;接着构建基于各备选方案TrIFN的质心、均值和模糊度的排序指标模型,得到备选集的一个排序,建立TrIFN环境下的MAGDM方法,并给出具体算子与算法步骤。实例分析验证了TrIFCBNWHM算子和TrIFN排序方法的有效性和可行性。
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