本文選題：群決策 + 正態(tài)分布區(qū)間數(shù)��； 參考：《控制與決策》2010年10期

【摘要】：針對屬性值為正態(tài)分布區(qū)間數(shù)而屬性權(quán)重信息不完全的多屬性群決策問題,定義了一些新的集成算子,即正態(tài)分布區(qū)間數(shù)的加權(quán)算術(shù)平均(NDINWAA)算子、正態(tài)分布區(qū)間數(shù)的有序加權(quán)平均(NDINOWA)算子和正態(tài)分布區(qū)間數(shù)的混合加權(quán)平均(NDINHA)算子,進而提出一種基于正態(tài)分布區(qū)間數(shù)的信息不完全的多屬性群決策方法.該方法利用NDINWAA算子和NDINHA算子對正態(tài)分布區(qū)間數(shù)屬性值進行集成,利用正態(tài)分布區(qū)間數(shù)屬性值的方差,通過建立優(yōu)化模型確定最優(yōu)屬性權(quán)重,利用期望-方差準(zhǔn)則對方案進行排序并擇優(yōu).實例分析表明了該方法的可行性和有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem of multi-attribute group decision making in which the attribute value is normal distribution interval number and attribute weight information is incomplete, some new integration operators are defined, that is, weighted arithmetic average NDINWAA operator of normal distribution interval number. The ordered weighted average (NDINOWA) operator of normal distribution interval number and the mixed weighted average NDINHAA operator of normal distribution interval number are proposed, and a multi-attribute group decision making method with incomplete information based on normal distribution interval number is proposed. In this method, NDINWAA operator and NDINHA operator are used to integrate the attribute value of normal distribution interval number, and the variance of normal distribution interval number attribute value is used to determine the optimal attribute weight by establishing an optimization model. The expected-variance criterion is used to sort the scheme and select the best. Examples show that the method is feasible and effective.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(60874025)
【分類號】：C934

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2025174