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基于模糊证据推理及改进TOPSIS的多属性群决策方法
被引量:
6
1
作者
李少年
吴良刚
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第6期16-23,共8页
针对不同识别框架多属性群决策问题属性准则度量的不确定性、随机性,定义基于梯形模糊数表征的属性准则评价等级相似度量,求解专家决策权重的最优解。对公共识别框架备选方案属性准则采用模糊证据推理过程综合专家评价等级置信度信息;...
针对不同识别框架多属性群决策问题属性准则度量的不确定性、随机性,定义基于梯形模糊数表征的属性准则评价等级相似度量,求解专家决策权重的最优解。对公共识别框架备选方案属性准则采用模糊证据推理过程综合专家评价等级置信度信息;利用可严格区分属性准则评价等级的相似度量,改进TOPSIS方法中备选方案属性准则评价等级置信度距离因子,获取备选方案逼近正负理想解的贴近度。实例分析以某通信企业电信产品市场竞争力评估为例,说明基于模糊证据推理、改进TOPSIS的多属性群决策问题求解过程,从属性准则专家模糊评价等级置信度集中获取直观的待评估产品市场竞争力排序结果,验证该方法解决此类决策问题的可行性与有效性。
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关键词
多属性群决策
梯形模糊数
评价等级相似度量
置信度距离因子
市场竞争力评估
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职称材料
题名
基于模糊证据推理及改进TOPSIS的多属性群决策方法
被引量:
6
1
作者
李少年
吴良刚
机构
中南大学商学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第6期16-23,共8页
基金
国家自然科学基金委创新群体资助项目(70921001)
中国移动通信集团业务支撑重点联合研发项目(2015-LH-21)
文摘
针对不同识别框架多属性群决策问题属性准则度量的不确定性、随机性,定义基于梯形模糊数表征的属性准则评价等级相似度量,求解专家决策权重的最优解。对公共识别框架备选方案属性准则采用模糊证据推理过程综合专家评价等级置信度信息;利用可严格区分属性准则评价等级的相似度量,改进TOPSIS方法中备选方案属性准则评价等级置信度距离因子,获取备选方案逼近正负理想解的贴近度。实例分析以某通信企业电信产品市场竞争力评估为例,说明基于模糊证据推理、改进TOPSIS的多属性群决策问题求解过程,从属性准则专家模糊评价等级置信度集中获取直观的待评估产品市场竞争力排序结果,验证该方法解决此类决策问题的可行性与有效性。
关键词
多属性群决策
梯形模糊数
评价等级相似度量
置信度距离因子
市场竞争力评估
Keywords
multi-criteria group deci
s
ion making(MCGDM)
trapezoidal fuzzy number
s
s
imilarity mea
s
urement ofthe a
s
s
e
s
s
ment grade
s
about criteria
confidential degree's distance factors
marketing competitivene
s
s
evaluation
分类号
C931.9 [经济管理—管理学]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于模糊证据推理及改进TOPSIS的多属性群决策方法
李少年
吴良刚
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
6
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