基于直觉正态区间数的多准则群决策

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1、基于直觉正态区间数的多准则群决策方法(中南大学商学院,湖南长沙410083)摘要:针对准则值为直觉正态区间数而权重信息不完全的多准则群决策问题,定义了直觉正态区间数及其折衷期望值、折衷均方差、运算法则、直觉正态区间数的加权算术平均(ININWAA)算子、直觉正态区间数的有序加权平均(ININOWA)算子和直觉正态区间数的混合加权平均(ININHA)算子,提出了一种基于直觉正态区间数的信息不完全的多准则群决策方法。该方法利用ININWAA算子和ININHA算子集成准则值,利用准则值的折衷均方差,通过建立优化模型

2、求解域优准则权重:,利用期望一方差准则确定方案排序。实例分析表明了该方法的冇效性和可行性。关键词:群决策;直觉正态区间数;集成算子中图分类号:C934文献标识码:AMultiplecriteriagroupdecisionmakingmethodbasedonintuitionisticnormalintervalnumber(SchoolofBusiness,CentralSouthUniversity,Changsha,410083,China)Abstract:Formultiplecriteriagr

3、oupdecisionmakingproblems,inwhichthecriteriavaluesareintuitionisticnormalintervalnumbersandthecriteriaweightinformationisincomplete,intuitionisticnormalintervalnumber,aswellasitscompromiseexpectedvalue,compromiseaveragingvarianceandoperationallawsarcdefined

4、・Someintuitionisticnormalintervalinformationaggregationoperatorsareproposed,suchasintuitionisticnormalintervalnumberweightedarithmeticaveraging(ININWAA)operator,intuitionisticnormalintervalnumberorderedweightedaveraging(ININOWA)operatorandintuitionisticnorm

5、alintervalnumberhybridweightedaveraging(ININHA)operator.Then,anapproachbasedonintuitionisticnormalintervalnumberisdevelopedforsolvingmultiplecriteriagroupdecisionmakingproblemswithincompleteinformation.Inthismethod,byusingtheININWAAoperatorandtheININHAopera

6、tor,criteriavaluesareaggregated;byusingthecompromiseaveragingvariancesofintuitionisticnormalintervalnumbercriteriavalues,someoptimalmodelsarcconstructedtodeterminetheoptimalcriteriaweights;byusingexpectatiovarianceprinciple,rankingofalternativesisattained.F

7、inally,anexampleshowstheeffectivenessandfeasibilityofthismethod・Keywords:Groupdecisionmaking;intuitionisticnormalintervalnumber;aggregationoperator1引言模糊集(FuzzySets)⑴有多个扩展,其中最有影响的是百觉模糊集(IntuitionisticFuzzySets)01986年,保加利亚学者Atanassov提出直觉模糊集的概念囚。1993年,Gau和Bueh

8、rer提出Vague集的概念⑶。1996年,BustincefliBurillo指出Vague集就是直觉模糊集叫直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度三个方面的信息,能够更加细腻地刻画客观世界的模糊性,比传统模糊集在处理不确定性方面更具冇灵活性和实用性,因而引起众多学者的研究和关注,被广泛应用于决策分析、人工智能、模式识別和解能信息处理等领域⑸。基于氏觉模糊集的多准则决策已有较多研究,如文献[

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