基于熵权的多粒度犹豫模糊语言VIKOR群推荐方法

针对群推荐系统中被推荐项目具有多粒度性、犹豫性、模糊性的特点,首先在多粒度犹豫模糊语言术语集的基础上,提出多粒度犹豫模糊语言熵的概念及计算公式,采用熵的计算公式求解被推荐项目的属性权重;然后,将传统的多准则妥协解排序法(VIKOR)拓展到多粒度犹豫模糊领域,并对其妥协解公式加以改进,将改进的VIKOR方法用于群推荐;最后,从理论分析、数值计算和敏感性分析3个方面将改进的VIKOR方法与逼近理想解排序法(TOPSIS)进行对比,所得结果表明了所提出方法在群推荐应用中的合理性和有效性.

多粒度犹豫模糊语言环境下未知权重的多属性群推荐方法

针对群推荐中存在的多粒度、犹豫性、模糊性语言信息问题,提出多粒度犹豫模糊语言环境下未知权重的多属性群推荐方法.首先,提出多粒度犹豫模糊语言术语集的概念,定义其距离公式;然后,在多粒度犹豫模糊语言环境下,针对属性权重完全未知的情况,建立目标规划模型,利用拉格朗日方程求解,针对属性权重不完全未知的情况,建立线性规划模型求解;最后,通过算例计算和分析表明了上述模型求解权重问题是有效的.

基于累积前景理论的无人机传感器产品概念方案开发决策

为有效解决无人机传感器产品概念方案开发中的不确定性,提出了基于多粒度犹豫模糊语言和累积前景理论的决策方法。开发成员使用偏好的语言评估标度表征顾客需求的相对重要度,构建多属性决策模型确定各项顾客需求的相对重要度排序,据此设计传感器的产品概念备选方案;引入改进的累积前景理论,基于预期的投入成本、损失情景和盈利情景,确定各个备选方案的成本感知价值、损失感知价值和收益感知价值;再依据备选方案的综合感知价值确定最优的产品概念方案;通过某无人机研发企业的传感器开发实例说明了所提开发技术的可行性。