發(fā)布時間：2018-05-21 04:29

  本文選題：直覺梯形模糊數(shù) + ITFB平均算子　； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2014年12期

【摘要】：提出基于直覺梯形模糊數(shù)(intuitionistic trapezoidal fuzzy number,ITFN)極小、極大期望值的序關系判別準則,并引入風險系數(shù)構建ITFN相對完善的帶有決策者風險偏好的運算規(guī)則,在此基礎上定義直覺梯形模糊Bonferroni(intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni,ITFB)平均算子,驗證其相關性質(zhì).針對決策者之間、屬性之間分別存在關聯(lián)關系且權重均未知的多屬性群決策問題,提出基于ITFN信息關聯(lián)輸入的改進群體MULTIMOORA決策方法.首先,構建直覺梯形模糊決策矩陣序列,予以標準化處理,并將其轉(zhuǎn)化為極小期望決策矩陣序列;其次,綜合利用基于熵權法和考慮決策者偏好關聯(lián)的基于2-可加模糊測度與Choquet積分聯(lián)合的主客觀賦權法確定決策者權重及屬性權重;最后,分別引入WITFB平均算子及ITFN的Hamming距離以改進傳統(tǒng)MULTIMOORA決策方法,基于優(yōu)勢理論可對方案展開綜合排序以確定最優(yōu)方案.通過算例分析驗證本文方法的可行性及有效性.
[Abstract]:Based on intuitionistic trapezoidal fuzzy number of intuitionistic trapezoidal fuzzy number ITFNs, an order relation criterion is proposed, and risk coefficient is introduced to construct a relatively perfect ITFN operation rule with decision makers' risk preference. On this basis, the intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferroni(intuitionistic trapezoidal fuzzy Bonferronike ITFB averaging operator is defined and its related properties are verified. An improved group MULTIMOORA decision making method based on ITFN information association input is proposed to solve the problem of multi-attribute group decision making in which there is correlation relationship between attributes and the weights are unknown. Firstly, the sequence of intuitionistic trapezoidal fuzzy decision matrix is constructed and standardized, and transformed into the sequence of minimal expectation decision matrix. The weight of decision maker and attribute weight are determined by the combination of 2-additive fuzzy measure and Choquet integral based on entropy weight method and decision maker preference correlation. Finally, The WITFB average operator and the Hamming distance of ITFN are introduced to improve the traditional MULTIMOORA decision method. Based on the superiority theory, the schemes can be sorted synthetically to determine the optimal scheme. The feasibility and effectiveness of this method are verified by an example.
【作者單位】： 西南交通大學交通運輸與物流學院;西南交通大學綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(71371156,70971017) 西南交通大學優(yōu)秀博士學位論文培育項目
【分類號】：C934;O225

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1917758