【摘 要】
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针对属性权重完全未知,属性指标值为不确定语言值的多属性决策问题,提出一种基于云模型的决策方法。首先,引入正态云的不确定度概念和正态云的期望方差距离(Manhattan距离);其次,将不确定语言值转化为正态云信息,建立基于正态云不确定度最小化的优化模型确定各属性客观权重;然后,通过云加权算术平均(CWAA)算子实现正态云信息综合集成,并通过基于Manhattan距离的TOPSIS方法得到各方案的排序;最后,运用企业竞争情报实例说明该方法的可行性和有效性。
【机 构】
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河海大学商学院,河海大学统计与数据科学研究所,河海大学常州市工业大数据挖掘与知识管理重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“基于多源数据融合的突发事件决策需求研究”(17BTQ055),教育部人文社会科学研究规划基金项目“云模型不确定度量方法及其语言型多属性评价应用研究”(21YJAZH024)。
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针对属性权重完全未知,属性指标值为不确定语言值的多属性决策问题,提出一种基于云模型的决策方法。首先,引入正态云的不确定度概念和正态云的期望方差距离(Manhattan距离);其次,将不确定语言值转化为正态云信息,建立基于正态云不确定度最小化的优化模型确定各属性客观权重;然后,通过云加权算术平均(CWAA)算子实现正态云信息综合集成,并通过基于Manhattan距离的TOPSIS方法得到各方案的排序;最后,运用企业竞争情报实例说明该方法的可行性和有效性。
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