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基于軟集擴展模型的群決策方法研究

發(fā)布時間:2018-06-03 03:18

  本文選題:模糊軟集 + 直覺模糊軟集 ; 參考:《山西師范大學(xué)》2016年碩士論文


【摘要】:群決策在現(xiàn)實生活中應(yīng)用廣泛,已經(jīng)受到越來越多的關(guān)注.模糊軟集和直覺模糊軟集是處理不確定信息的重要工具.本文分別研究了專家權(quán)重未知情況下,基于模糊軟集和直覺模糊軟集的群決策問題.具體內(nèi)容如下:針對模糊軟集,本文首先利用模糊軟集之間的距離提出了一種基于模糊軟集的決策算法.其次,通過考慮專家個體給決策者提供的信息本身的不確定性,定義了模糊軟集的知識測度.通過考慮專家之間提供的信息間的差異性,定義了基于α-相似關(guān)系的差異度.在此基礎(chǔ)上,給出了確定專家權(quán)重的方法.最后,提出了一種基于模糊軟集的群決策算法.實例表明所提出的算法是有效的與合理的.針對直覺模糊軟集,本文首先利用距離提出了一種基于直覺模糊軟集的決策算法.其次,通過考慮單個專家觀點的不確定性和單個專家觀點與群體觀點的一致程度,給出了確定專家權(quán)重的方法.最后,提出了一種基于直覺模糊軟集的群決策算法.
[Abstract]:Group decision-making is widely used in real life and has attracted more and more attention. Fuzzy soft sets and intuitionistic fuzzy soft sets are important tools for dealing with uncertain information. In this paper, the problem of group decision making based on fuzzy soft sets and intuitionistic fuzzy soft sets with unknown expert weights is studied. The main contents are as follows: firstly, a decision algorithm based on fuzzy soft sets is proposed by using the distance between fuzzy soft sets. Secondly, the knowledge measure of fuzzy soft set is defined by considering the uncertainty of the information provided by the individual expert to the decision maker. The difference degree based on 偽-similarity relation is defined by considering the difference of information provided by experts. On this basis, the method of determining expert weight is given. Finally, a group decision making algorithm based on fuzzy soft sets is proposed. Examples show that the proposed algorithm is effective and reasonable. For intuitionistic fuzzy soft sets, a decision algorithm based on intuitionistic fuzzy soft sets is proposed in this paper. Secondly, by considering the uncertainty of a single expert viewpoint and the degree of consistency between a single expert viewpoint and a group view, a method to determine the weight of an expert is given. Finally, a group decision making algorithm based on intuitionistic fuzzy soft sets is proposed.
【學(xué)位授予單位】:山西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:O159;O225

【相似文獻】

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本文編號:1971262

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