【摘 要】
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为了解决车货匹配双方以不确定语言评价表征属性信息的最优匹配问题,提出了一种基于加权不确定语言Bonferroni平均(Weighted uncertain linguistic Bonferroni mean,WULBM)算
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院; 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(71371156)
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为了解决车货匹配双方以不确定语言评价表征属性信息的最优匹配问题,提出了一种基于加权不确定语言Bonferroni平均(Weighted uncertain linguistic Bonferroni mean,WULBM)算子和双边匹配理论的车货匹配方法。首先,给出了基于双边匹配理论的车货双边匹配问题的描述;其次,利用WULBM算子集成多属性不确定语言关联信息以综合不确定语言信息;而后构造可能度矩阵,将其转化为满意度矩阵并构建体现主体公平性和满意度尽可能高的匹配优化模型,通过求解模型获得双方满意的匹配方案;最后,以一个车货匹配实例表明本文所提出方法的可行性和有效性。
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