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基于前景理论和混合加权距离的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策
1
作者 何望琳 王琦峰 叶梦依 《科技和产业》 2024年第6期119-124,共6页
针对现有的毕达哥拉斯模糊评价通常会忽视决策者的主观偏好和风险规避的问题,引入前景理论来反映决策者的主观感受,同时将毕达哥拉斯模糊数改进为区间值毕达哥拉斯模糊数,以避免决策者无法使用准确数值进行评价的情况,并引用基于均衡视... 针对现有的毕达哥拉斯模糊评价通常会忽视决策者的主观偏好和风险规避的问题,引入前景理论来反映决策者的主观感受,同时将毕达哥拉斯模糊数改进为区间值毕达哥拉斯模糊数,以避免决策者无法使用准确数值进行评价的情况,并引用基于均衡视角的权重修正系数,防止仅考虑决策者的主观偏好而造成的权重确定的偏差。在此基础上,将区间值毕达哥拉斯混合加权距离引入TOPSIS,以实现对多样性信息的有序集结。最后,通过实例分析和比较分析,对方法的有效性进行验证。 展开更多
关键词 区间值毕达哥拉斯模糊集 前景理论 混合加权距离
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基于组合赋权-云模型的毕达哥拉斯模糊语言综合评价方法研究
2
作者 叶梦依 陈岚辉 +1 位作者 何望琳 王琦峰 《科技和产业》 2024年第9期176-182,共7页
评价本身具有随机性、模糊性以及不确定性的特点。为了避免评价过程太过主观,提出一种基于组合赋权和云模型的毕达哥拉斯模糊语言综合评价方法。针对专家给出的属性值为毕达哥拉斯模糊语言,根据CRITIC-G1(标准间相关性的重要性-序关系分... 评价本身具有随机性、模糊性以及不确定性的特点。为了避免评价过程太过主观,提出一种基于组合赋权和云模型的毕达哥拉斯模糊语言综合评价方法。针对专家给出的属性值为毕达哥拉斯模糊语言,根据CRITIC-G1(标准间相关性的重要性-序关系分析)法对评价指标进行主客观赋权,由博弈论算法计算权重最优的组合系数得出组合权重。最后构建毕达哥拉斯模糊云模型决策矩阵进行信息集结。通过案例计算分析表明,该方法优化了复杂情境下的决策,具有其可行性和有效性。 展开更多
关键词 毕达哥拉斯模糊语言 序关系分析(G1)法 标准间相关性的重要性(CRITIC)法 博弈论组合赋权 云模型 综合评价方法
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