基于梯形模糊数期望值的多维偏好群决策模型

被引：7

作者：

刘於勋 ^{[1
,2
]}

沈轶 ^{[1
]}

谢妞妞 ^{[2
]}

机构：

[1] 华中科技大学控制科学与工程系

[2] 河南工业大学信息科学与工程学院

来源：

控制与决策 | 2009年 / 09期

关键词：

梯形模糊数期望值; 决策矩阵; TOPSIS方法(逼近理想解的排序)方法;

D O I：

10.13195/j.cd.2009.09.99.liuyx.031

中图分类号：

C934 [决策学];

学科分类号：

12 ; 1201 ; 1202 ; 120202 ;

摘要：

提出一种基于梯形模糊数距离期望值的多维偏好群决策模型,以解决偏好和属性值均为梯形模糊数的群决策问题.其算法为:首先定义在β截集下主/客观偏好之间的偏差函数,通过构造目标规划模型,求解属性的权重向量;然后集结不同β截集下所有决策者的加权规范化模糊决策矩阵,形成总加权规范化模糊决策矩阵;最后求出各备选方案与模糊理想解的相对贴近度iδ,按大小排序确定最优方案.

引用

页码：1377 / 1379+1384 +1384

页数：4