多粒度语言下基于TOPSIS第三方物流服务商选择

为了解决模糊环境下的第三方物流服务商选择问题,构建了基于战略联盟关系导向的评价指标体系,针对评价过程中决策群体内评估专家模糊语言变量不一致的情况,利用一致化转换函数将不同语言粒度的评价信息转化为基本语义集上的系列模糊集,采用面积中心法进行解模糊化,得到各方案对各指标评的定值,最后采用逼近理想解排序法(TOPSIS)对备选物流服务商进行最终排序。算例应用表明,此方法具有可行性和有效性,在一定程度上使第三方物流服务商的选择更加客观。

多粒度语言偏好的群决策方法

文章从多粒度语言群决策的偏好统一化、偏好集结、方案排序三个方面入手提出解决方法。首先为决策专家建立语言层次结构,引入区间语言变量实现不同层次的多粒度语言集合之间的转换。然后给出计算规则,实现专家偏好的融合。提出基于可能度的多粒度区间语言变量的排序方法,完成方案的排序与选择。

一种改进质量屋模型分析产品服务系统技术特性的方法研究

针对当前通过传统质量屋进行用户需求向技术特性转化的方法对自相关矩阵的非对称性、技术特性间的自相关关系等处理能力较差的问题,提出一种基于改进质量屋模型的产品服务系统(Product service system, PSS)技术特性分析方法。采用功能特性交互图模型识别技术特性,然后将传统质量屋自相关矩阵的三角结构修改为矩形结构解决技术特征间的不对称问题,进而引入多粒度混合语言变量构建质量屋评价矩阵,实现技术特性相关关系的综合评估。案例分析结果表明:该方法在不丢失决策信息的前提下,有效解决了技术特性的冲突问题,也使质量屋的计算更加简便。