本文選題：不確定語言變量　切入點(diǎn)：蒙特卡洛經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(MC-EMD)　出處：《中國(guó)管理科學(xué)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)語言群決策方法專家權(quán)重難以合理求取且決策屬性值為不確定語言變量的問題,提出一種基于蒙特卡洛經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Mentor Carlo-Empirical Mode Decomposition,MC-EMD)提取專家語言評(píng)價(jià)信息的多屬性大群體決策方法�？紤]專家期望偏差越小為宜,建立偏差最小單目標(biāo)優(yōu)化模型求解屬性權(quán)重;運(yùn)用EMD方法分解各專家的綜合語言評(píng)價(jià)值,得到客觀趨勢(shì)成分和主觀隨機(jī)成分,以客觀趨勢(shì)成分的均值作為評(píng)價(jià)結(jié)果;鑒于不同專家順序可能有不同的分解結(jié)果,從而導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的不確定性,基于蒙特卡羅思想隨機(jī)抽取專家排序,通過計(jì)算模擬獲取專家評(píng)價(jià)的總體客觀趨勢(shì),并借以進(jìn)行方案優(yōu)選排序。案例分析驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。
[Abstract]:In view of the problem that the expert weight of traditional language group decision making method is difficult to obtain reasonably and the value of decision attribute is uncertain language variable, A multi-attribute large group decision making method based on Monte Carlo empirical mode decomposition (Mentor Carlo-Empirical Mode DecompositionMC-EMD) is proposed to extract the evaluation information of expert language. Considering the smaller expected deviation of experts, the minimum deviation single objective optimization model is established to solve attribute weights. Using EMD method to decompose the comprehensive linguistic evaluation value of each expert, objective trend component and subjective random component are obtained, and the mean value of objective trend component is taken as the evaluation result. As a result of the uncertainty of evaluation results, experts are randomly selected and sorted based on Monte Carlo theory, and the general objective trend of expert evaluation is obtained by simulation. A case study shows that the method is effective and feasible.
【作者單位】： 華北水利水電大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院;華北水利水電大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71271086,71503080) 河南省科技廳重點(diǎn)攻關(guān)項(xiàng)目(142102310123) 河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目資助計(jì)劃(15A630005) 華北水利水電大學(xué)博士研究生創(chuàng)新基金
【分類號(hào)】：C934

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3 潘汛l，

本文編號(hào)：1618510