本文選題：馬田系統(tǒng)　切入點(diǎn)：模糊測(cè)度　出處：《管理工程學(xué)報(bào)》2015年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：在實(shí)際決策問(wèn)題中,由于屬性之間往往存在一定的交互作用,而傳統(tǒng)的多屬性決策方法都是建立在屬性之間相互獨(dú)立的假設(shè)前提之上,不能有效處理屬性間存在的交互作用。針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一種基于馬田系統(tǒng)和Choquet模糊積分的多屬性決策方法。該決策方法首先根據(jù)馬田系統(tǒng)的降維原理測(cè)度單個(gè)屬性的信息增益,然后利用Sigmoid函數(shù)將之轉(zhuǎn)化為單個(gè)屬性的測(cè)度密度,進(jìn)而求出能夠描述屬性間交互作用的模糊測(cè)度,最后基于所得到的模糊測(cè)度,利用Choquet模糊積分算子對(duì)各候選方案的評(píng)價(jià)信息進(jìn)行集成。實(shí)例計(jì)算表明,利用本文方法確定的模糊測(cè)度具有更小的均方根誤差,有助于提高決策的準(zhǔn)確性,可以有效處理實(shí)際決策問(wèn)題。
[Abstract]:In practical decision making problems, because of the interaction between attributes, the traditional multi-attribute decision-making methods are based on the assumption that attributes are independent of each other. Cannot effectively handle the interaction between attributes. To address this problem, In this paper, a multi-attribute decision making method based on Multi attribute and Choquet fuzzy integral is proposed. Firstly, the information gain of a single attribute is measured according to the dimensionality reduction principle of the Matton system. Then it is transformed into the measure density of single attribute by Sigmoid function, and the fuzzy measure which can describe the interaction between attributes is obtained. Finally, based on the fuzzy measure obtained, The evaluation information of each candidate scheme is integrated with Choquet fuzzy integral operator. The example shows that the fuzzy measure determined by this method has smaller root mean square error, which is helpful to improve the accuracy of decision making. It can deal with practical decision making problems effectively.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;安徽工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271114,11071120) 教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(10YJA630020)
【分類(lèi)號(hào)】：C934

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1627797