权重优化下基于证据推理的直觉模糊多属性决策

针对决策者给出属性权重系数的直觉模糊多属性决策问题,提出一种权重系数优化方法并通过证据推理有效融合各项决策数据。首先,用直觉模糊熵和直觉模糊相似度表示决策信息的客观性,利用熵权法融合公式对主观权重系数进行优化修正;其次,发挥证据推理方法的优越性,将各属性的直觉模糊信息进行融合得到每个方案的综合直觉模糊集;再次,运用一种新的记分函数对每个方案进行综合考量,排序得到最优方案;最后,结合算例验证该方法的有效性和可行性。

基于证据推理的有限理性风险型多属性决策

针对带有决策者期望的风险型多属性决策问题,提出一种结合直觉模糊熵和直觉模糊相似度的属性权重优化方法,并应用前景理论和证据推理处理决策数据。首先,将不同类型的决策数据规范化后统一描述为直觉模糊数;其次,以期望向量为参考点,运用前景理论求得前景决策矩阵;再次,计算属性的直觉模糊熵和直觉模糊相似度,结合期望值对属性权重进行优化,在运用概率函数计算出不同自然状态的概率后,先后运用两次证据推理方法融合前景决策信息,并利用记分函数对方案进行排序;最后,通过算例对比验证了该方法的可行性和优越性。

“互联网+”环境下时尚服装双渠道供应链比较研究

在“互联网+”大背景下,服装企业供应链模式需要借势积极转型,从而适应时代发展潮流。本文通过比较时尚服装在不同生命周期下传统销售渠道和网络销售渠道之间的差异,总结整理出时尚服装供给侧存在的缺陷,并通过加入预售模式的时尚服装双渠道供应链的方法,降低服装企业库存积压风险,达到“去产能”、“去库存”的目的。