【摘 要】
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针对主体偏好为语言评价信息的双边匹配问题,提出了一种基于云模型和前景理论相结合的决策方法。该方法以云模型实现定性语言信息转换为定量数值的过程,通过主体偏好和正负理
【机 构】
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淮阴工学院管理工程学院,西安建筑科技大学管理学院
【基金项目】
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陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目“一带一路人才导向的陕西高校建设路径研究”(2018Z032),陕西省高校科协青年人才托举计划“基于BP神经网络的县域新城ugb预测”(20180188)
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针对主体偏好为语言评价信息的双边匹配问题,提出了一种基于云模型和前景理论相结合的决策方法。该方法以云模型实现定性语言信息转换为定量数值的过程,通过主体偏好和正负理想方案的灰关联系数建立前景价值矩阵,进而在规范化前景矩阵的基础上构建双边匹配问题的多目标优化决策模型。研究表明:该方法考虑了语言评价信息包含的模糊性和不确定性,纳入了主体对风险偏好的心理考量,准确地实现了双边匹配,实例分析表明其具有可行性和有效性。
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