【摘 要】
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针对专家权重未知且属性值为毕达哥拉斯模糊数的多属性群决策问题,基于证据理论和混合加权毕达哥拉斯MSM算子,提出了一种群决策方法。首先,由决策信息矩阵获取专家的模糊测度
【机 构】
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皖西学院金融与数学学院,上海理工大学管理学院,上海系统科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11171221);高校博士学科点科研基金资助课题(20133120120002);上海市一流学科系统科学(SI201YLXK);安徽省自然科学基金项目(1908085QG306);安徽省科技创新战略与软科学研究专项项目(1706a02020037);安徽省优秀青年人才基金项目(gxyq2017058)
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针对专家权重未知且属性值为毕达哥拉斯模糊数的多属性群决策问题,基于证据理论和混合加权毕达哥拉斯MSM算子,提出了一种群决策方法。首先,由决策信息矩阵获取专家的模糊测度,并赋予其相应的权重;其次,基于新构造的混合加权毕达哥拉斯MSM算子对专家所提供的属性信息分别进行集结,得到各个专家的综合评价信息;再次,利用证据合成方法,对专家综合评价信息进行融合,获得候选方案的综合证据信息,进而可知备选方案的信任区间,并据此对候选方案进行优选决策;最后,绿色供应商选取案例的分析与对比验证了方法的可行性与合理性。
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