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不完全专家信息条件下基于区间数排序的群决策方法研究
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作者 吴诗辉 刘晓东 +1 位作者 解江 贺波 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第5期11-19,共9页
专家根据自身的知识和经验,选取部分熟悉的评价指标进行评价,这类问题称为不完全专家信息条件下的群决策问题.这类问题目前主要利用基于模糊软集合的综合评价方法进行决策,但是方法无法考虑各类评价指标之间的权重信息,而直接利用模糊... 专家根据自身的知识和经验,选取部分熟悉的评价指标进行评价,这类问题称为不完全专家信息条件下的群决策问题.这类问题目前主要利用基于模糊软集合的综合评价方法进行决策,但是方法无法考虑各类评价指标之间的权重信息,而直接利用模糊综合评价方法虽然考虑了权重信息,但其实质是将未打分的专家进行了主观上的赋值,可能导致决策失误.为此,提出将未提供的专家意见按照[0,1]区间数进行补全,实现将原始评价矩阵等价转换为区间数评价矩阵,从而使问题转化成为基于区间数决策矩阵的综合评价问题,并利用基于可能度的区间数排序方法实现了最终决策.最后,通过一个算例验证了方法的正确性和相比基于模糊软集合的综合评价方法的优越性. 展开更多
关键词 完全专家信息 区间数 可能度 群决策
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