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基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

时间:2025-11-26 08:16:18 其他范文 收藏本文 下载本文

下面就是小编给大家整理的基于不同模糊偏好信息的群集成新方法,本文共3篇,希望您能喜欢!

篇1:基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

摘要:针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题.首先,给出了三角模糊运算的`一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理.其次,以三角模糊数的期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均(fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA)算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法.最后,通过算例说明方法的可行性和实用性. 作者: 房向荣[1]周宏安[2] Author: FANG Xiang-rong[1]  ZHOU Hong-an[2] 作者单位: 西安邮电学院电子与信息工程系,陕西,西安,710121陕西理工学院数学系,陕西,汉中,723000 期 刊: 系统工程与电子技术   ISTICEIPKU Journal: SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 年,卷(期): , 32(8) 分类号: C934 N945.25 关键词: 群决策    模糊偏好信息    一致化    模糊有序加权几何平均算子    集结    排序    机标分类号: N94 F22 机标关键词: 三角模糊数    偏好信息    集成    新方法    information    fuzzy    different    based    加权几何平均    信息一致化    判断矩阵法    综合    转换公式    重要程度    群决策法    排序工具    模糊运算    决策信息    不同形式    优势度 基金项目: 国家自然科学基金,陕西省教育厅自然科学研究基金,陕西理工学院人才启动基金

篇2:基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

基于不同模糊偏好信息的群集成新方法

针对决策者的模糊偏好信息以不同形式给出群集成问题.首先,给出了三角模糊运算的一些拓展法则和不同模糊偏好信息之间的转换公式对偏好信息一致化处理.其次,以三角模糊数的`期望值公式为排序工具,利用模糊有序加权几何平均(fuzzy ordered weighted geometric averaging, FOWGA)算子分别对群决策信息和重要程度进行集结,得到方案的综合优势度并排序,提出了一种基于综合判断矩阵法的模糊群决策法.最后,通过算例说明方法的可行性和实用性.

作 者:房向荣 周宏安 FANG Xiang-rong ZHOU Hong-an  作者单位:房向荣,FANG Xiang-rong(西安邮电学院电子与信息工程系,陕西,西安,710121)

周宏安,ZHOU Hong-an(陕西理工学院数学系,陕西,汉中,723000)

刊 名:系统工程与电子技术  ISTIC EI PKU英文刊名:SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 年,卷(期):2010 32(8) 分类号:C934 N945.25 关键词:群决策   模糊偏好信息   一致化   模糊有序加权几何平均算子   集结   排序  

篇3:基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

基于OWA算子的不同形式偏好信息的群决策方法

研究了决策者(或专家)的偏好信息以不同形式给出的群决策问题.首先,利用不同偏好信息之间的转换公式,将偏好次序型、效用值型、互补判矩阵型三种偏好信息一致化为互反判矩阵型的偏好信息.其次,利用OWA算子对一致化的决策信息进行群集结,再对各方案的`相对优势度进行综合集结,并以此进行方案的排序.提出了基于OWA算子的群决策方法.最后,通过实例说明方法的可行性和实用性.

作 者:周宏安 曹吉利 李哲 ZHOU Hong-an CAO Ji-li LI Zhe  作者单位:周宏安,ZHOU Hong-an(陕西理工学院,基础课一部,陕西,汉中,723003;西安电子科技大学,应用数学系,陕西,西安,710071)

曹吉利,李哲,CAO Ji-li,LI Zhe(陕西理工学院,基础课一部,陕西,汉中,723003)

刊 名:陕西工学院学报(自然科学版)  ISTIC英文刊名:JOURNAL OF SHAANXI INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年,卷(期):2005 21(2) 分类号:C934 O223 关键词:群决策   偏好信息   一致化   OWA算子   集结   排序  

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《基于不同模糊偏好信息的群集成新方法(精选3篇).doc》
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