本文選題：動(dòng)態(tài)隨機(jī)多屬性決策 + 集成算子��； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2010年02期

【摘要】：針對(duì)屬性權(quán)重信息不完全確定、屬性值為正態(tài)分布隨機(jī)變量且數(shù)據(jù)信息來自于不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)隨機(jī)多屬性決策問題,給出了正態(tài)分布數(shù)的運(yùn)算法則,定義了正態(tài)分布數(shù)加權(quán)算術(shù)平均(NDNWAA)算子和動(dòng)態(tài)正態(tài)分布數(shù)加權(quán)算術(shù)平均(DNDNWAA)算子,進(jìn)而提出了一種信息不完全確定的動(dòng)態(tài)隨機(jī)多屬性決策方法.該方法利用DNDNWAA算子和NDNWAA算子對(duì)正態(tài)分布屬性值進(jìn)行集成;利用正態(tài)分布屬性值的方差和屬性權(quán)重的隨機(jī)性,通過建立優(yōu)化模型確定最優(yōu)屬性權(quán)重;利用正態(tài)分布3σ原則、區(qū)間數(shù)比較的可能度公式和互補(bǔ)判斷矩陣的排序公式對(duì)決策方案進(jìn)行排序和擇優(yōu).最后,實(shí)例分析表明了該方法的可行性和有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem that attribute weight information is not completely determined, attribute value is a random variable of normal distribution and data information comes from different periods of dynamic random multi-attribute decision making, the algorithm of normal distribution number is given. In this paper, the weighted arithmetic average (NDNWAA) operator of normal distribution numbers and the DNDNWAA operator of weighted arithmetic average of dynamic normal distribution numbers are defined, and a dynamic stochastic multiple attribute decision making method with incomplete information is proposed. This method uses DNDNWAA operator and NDNWAA operator to integrate the normal distribution attribute value, utilizes the randomness of the normal distribution attribute value variance and attribute weight, establishes the optimization model to determine the optimal attribute weight, and utilizes the normal distribution 3 蟽 principle. The possibility formula of interval number comparison and the ranking formula of complementary judgment matrix are used to sort and select the decision scheme. Finally, an example shows the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(07C232)
【分類號(hào)】：C934

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1786922