針對梯形模糊偏好關(guān)系信息環(huán)境下的群決策問題,設(shè)計了一種面向區(qū)間DEA交叉效率的群決策方法。首先,利用α-截集將梯形模糊偏好關(guān)系轉(zhuǎn)化為區(qū)間模糊偏好關(guān)系,并證明其符合DEA的產(chǎn)出特征,進而建立區(qū)間模糊偏好關(guān)系對應(yīng)的交叉效率DEA模型,將自評和他評相結(jié)合,得到每個方案的區(qū)間交叉效率值。將不同專家的區(qū)間交叉效率矩陣通過UOWA算子進行集結(jié),然后計算出決策單元的最大后悔值,據(jù)此得到最終的方案排序結(jié)果。實證分析表明該方法不需要對偏好關(guān)系進行一致性調(diào)整,可以有效減少決策信息的損失,有著較好的適用性。

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【文章目錄】：
0 引 言
1 基本概念
2 梯形模糊偏好關(guān)系的DEA交叉效率群決策方法
    2.1 梯形模糊偏好關(guān)系的α-截集
    2.2 梯形模糊偏好關(guān)系的交叉效率DEA模型
    2.3 基于后悔值的區(qū)間交叉效率排序
3 實證分析
4 結(jié) 語



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