针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets,PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言...针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets,PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。展开更多
针对复杂性和不确定性多属性决策问题,考虑定量和定性融合的属性形式,提出了模块化随机多准则妥协解排序法(Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR),该方法无需将信息统一,就能处理多种信息...针对复杂性和不确定性多属性决策问题,考虑定量和定性融合的属性形式,提出了模块化随机多准则妥协解排序法(Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR),该方法无需将信息统一,就能处理多种信息形式存在的多属性决策问题。采用精确数、随机变量处理定量评价信息,用概率语义术语集处理定性评价信息;通过改进离差最大化法确定属性权重;根据Mo-RVIKOR对决策对象进行排序;最后以某公司C2B定制化服务质量评测项目为例,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets,PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。
文摘针对复杂性和不确定性多属性决策问题,考虑定量和定性融合的属性形式,提出了模块化随机多准则妥协解排序法(Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR),该方法无需将信息统一,就能处理多种信息形式存在的多属性决策问题。采用精确数、随机变量处理定量评价信息,用概率语义术语集处理定性评价信息;通过改进离差最大化法确定属性权重;根据Mo-RVIKOR对决策对象进行排序;最后以某公司C2B定制化服务质量评测项目为例,验证了所提方法的有效性。
