本文選題：不確定語言變量　切入點：蒙特卡洛經驗模態(tài)分解(MC-EMD)　出處：《中國管理科學》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)語言群決策方法專家權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驗模態(tài)分解(Mentor Carlo-Empirical Mode Decomposition,MC-EMD)提取專家語言評價信息的多屬性大群體決策方法。考慮專家期望偏差越小為宜,建立偏差最小單目標優(yōu)化模型求解屬性權重;運用EMD方法分解各專家的綜合語言評價值,得到客觀趨勢成分和主觀隨機成分,以客觀趨勢成分的均值作為評價結果;鑒于不同專家順序可能有不同的分解結果,從而導致評價結果的不確定性,基于蒙特卡羅思想隨機抽取專家排序,通過計算模擬獲取專家評價的總體客觀趨勢,并借以進行方案優(yōu)選排序。案例分析驗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】： 華北水利水電大學管理與經濟學院;華北水利水電大學數學與信息科學學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(71271086,71503080) 河南省科技廳重點攻關項目(142102310123) 河南省高等學校重點科研項目資助計劃(15A630005) 華北水利水電大學博士研究生創(chuàng)新基金
【分類號】：C934

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本文編號：1618510