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  • 简介:研究了区间粗糙直觉模糊多属性决策。探讨了区间粗糙直觉模糊的运算法则及其性质;定义了区间粗糙直觉模糊的得分函数和精确函数,进而给出其排序方法;给出了区间粗糙直觉模糊的变权算术平均和变权几何平均算子,并且建立了区间粗糙直觉模糊的多属性决策模型;实例验证了所提出决策方法的有效性。

  • 标签: 区间粗糙直觉模糊数 多属性决策 集成算子变权向量
  • 简介:针对复杂产品方案设计中指标属性信息的不完全性和不确定性,研究了一种基于粗糙和信息熵理论的灰色关联评估模型。首先通过引入粗糙序列的范数实现粗糙评估矩阵的规范化处理,并利用熵权对指标属性值进行权重集结,然后构建理想最优特征序列,并借助基于信息还原算子的粗糙相似关联度来获得最优评估方案。信息熵赋权可减少主观赋权产生的人为因素影响,信息还原算子可避免评估过程中的信息失真现象。最后通过工程机械产品的实例,验证了该评估模型的有效性和实用性,便于对复杂产品的方案设计进行评估和优选。

  • 标签: 产品设计方案 粗糙数 熵权 信息还原算子 粗糙相似关联度
  • 简介:针对阶段权重未知且偏好信息表示为区间模糊的多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的群决策方法。首先给出了区间模糊相似度公式,利用该公式对各阶段的专家偏好信息进行聚类;然后构建相对熵优化模型对聚集权重和阶段权重进行求解,得到整个决策过程的综合群体偏好,根据综合群体偏好对备选方案进行排序,确定最佳方案;最后通过算例对该方法的有效性和可行性进行验证。

  • 标签: 应急管理 群决策 相对熵 区间模糊数 多阶段