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基于云模型的语言随机多准则决策方法 被引量:24
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作者 任剑 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2792-2797,共6页
为解决不完全信息的语言随机多准则决策问题,设计了一种将一维正态云与相对满意度相结合的求解方法。该方法首先根据正态分布规律与黄金分割率法,将各方案在各准则下的不确定语言评价标度转化为近似的一维正态云;接着采用数字特征差异法... 为解决不完全信息的语言随机多准则决策问题,设计了一种将一维正态云与相对满意度相结合的求解方法。该方法首先根据正态分布规律与黄金分割率法,将各方案在各准则下的不确定语言评价标度转化为近似的一维正态云;接着采用数字特征差异法,度量在各准则下各方案与正、负理想方案之间云的距离;然后利用区间数的运算法则,求取各方案与正、负理想方案之间的加权距离;最后计算各方案的相对满意度,进而确定排序。以城市公交线网优化为例,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 语言随机多准则决策 不完全信息 云模型 理想方案 相对满意度 城市公交线网优化
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基于累积前景理论的区间值模糊随机多准则决策
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作者 任剑 王四春 熊曙初 《长沙铁道学院学报(社会科学版)》 2013年第4期23-23,47,共2页
针对准则权重与状态概率为区间数且准则值为区间值模糊随机变量的多准则决策问题,提出一种基于累积前景理论的解决方法,以城市公交线网优化为例进行了分析。
关键词 多准则决策 累积前景理论 区间值模糊随机变量 城市公交线网优化
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