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不完全类别信息下多属性决策的案例学习方法 被引量:3

Case-based Method of Multi-attribute Decision Making Based on Incomplete Category Information
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摘要 研究决策方案有不完全类别偏好信息的多属性决策方法。基于TOPSIS理想点的分析框架,表征同类别方案之间的相对贴近度和不同类别方案之间的平均贴近度;建立了考虑方案有不完全类别偏好的属性权重估测模型,设计了不完全类别偏好的案例学习和决策方法。实证比较表明了方法的应用步骤和有效性。 A method of multi-attribute decision making with incomplete category decision preference is studied.First,according to the incomplete scheme of preferences,the relative closeness degree among the same category and the average closeness for different categories are developed through the method of TOPSIS.Second,the attribute weight model considering the incomplete preferences cases is suggested.Third,the incomplete preference category of case study method is established.An example shows that the method is effective.
出处 《系统工程》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第3期129-135,共7页 Systems Engineering
关键词 多属性决策 不完全类别 TOPSIS 案例学习 Multi-attribute Decision Making Incomplete Category TOPSIS Case-based
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