【摘 要】
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就指标权重未知,且对方案有偏好的vague集多指标决策问题,提出了通过使决策者的主观偏好值与属性值的相离度最小来建立最优化模型,从而获得指标的权重.通过将vague值转化为模
【机 构】
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天津商业大学 信息工程学院,上海交通大学 系统工程研究所,山西省长子县 慈林山学校
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就指标权重未知,且对方案有偏好的vague集多指标决策问题,提出了通过使决策者的主观偏好值与属性值的相离度最小来建立最优化模型,从而获得指标的权重.通过将vague值转化为模糊值来建立模糊值矩阵,由模糊值矩阵按各指标对应值的大小对方案进行排序,形成多个线性序,进而由线性序来构造模糊优先矩阵,对其进行截割,得到最优方案.最后通过一个实例说明此方法的具体决策过程.
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