【摘 要】
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为了减少复杂产品模块划分方案评价过程中存在的不确定性及提高客户满意度,提出采用考虑客户需求偏好的混合模糊多准则群决策方法。将混合模糊集理论引入到多准则群决策,实现
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于隐性知识的复杂系统创新设计系统关键技术研究”(51475097);贵州省科技厅科技支撑项目“数据驱动的物流中心个性化定制研究与应用示范”(黔科合支撑[2016]2327)
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为了减少复杂产品模块划分方案评价过程中存在的不确定性及提高客户满意度,提出采用考虑客户需求偏好的混合模糊多准则群决策方法。将混合模糊集理论引入到多准则群决策,实现对评价准则的打分赋值;引入改进的模糊层次分析法求取初始状态的准则权重,并通过对客户需求偏好分析实现准则权重的调整;基于混合模糊集的群体集结方法,实现决策者评价信息的有效集结;最后,以单立柱堆垛机为研究对象,基于逼近理想解排序法,实现模块划分备选方案的排序与选择。结果表明该方法得出的方案与工程实际更吻合,且更满足客户的需求偏好,从而验证了该方法的有
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