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基于直觉语言粗糙CoCoSo-H的废旧动力电池回收技术选择模型 被引量：1
1
作者 王浩伦 《中国管理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期24-37,共14页
如何选择最优的废旧动力电池回收技术(SPBRT)是废旧动力电池回收利用管理中一个重要的群决策问题。首先,本文在直觉语言粗糙数(ILRN)基础上定义了直觉语言粗糙Heronian平均(ILRHM)和直觉语言粗糙几何Heronian平均(ILRGHM)算子及其加权形... 如何选择最优的废旧动力电池回收技术(SPBRT)是废旧动力电池回收利用管理中一个重要的群决策问题。首先,本文在直觉语言粗糙数(ILRN)基础上定义了直觉语言粗糙Heronian平均(ILRHM)和直觉语言粗糙几何Heronian平均(ILRGHM)算子及其加权形式,并讨论相关性质和特例。然后,提出多属性直觉语言粗糙群决策模型,包括:利用决策者评价信息和偏离度最大化原则确定属性的组合权重,通过直觉语言粗糙加权Heronian平均(ILRWHM)和直觉语言粗糙加权几何Heronian平均(ILRWGHM)算子改进传统CoCoSo方法,以及考虑决策者风险偏好评价备选方案并做出最优决策。该方法能捕获属性之间的关联关系,能实现决策者乐观和悲观决策态度的均衡,引入决策者风险偏好系数使方案排序更具灵活性,通过决策参数变化分析能检测出参数对决策结果的影响具有鲁棒性。最后,为了验证本文方法的有效性和合理性,以SPBRT选择为例进行分析,通过参数分析和与其他方法对比分析说明本文方法的优越性。 展开更多
关键词 直觉语言粗糙数 直觉语言粗糙heronian 平均集结算子 ILRCoCoSo-H SPBRT选择 多属性群决策
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