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总结比较5种广泛应用的直觉模糊决策方法,发现针对同一问题,运用不同的决策方法可能得到不同的决策结果.针对这一现象,借鉴明确集范畴内的组合评价思想,提出基于改进模糊Borda法的直觉模糊组合多属性群决策方法,并对权重信息完全未知的直觉模糊组合决策问题进行研究,提出解决思路.将所提方法应用于多机种保障预案决策这一实际问题中,发现组合决策结果符合一致性检验要求,说明该方法具有一定的适用性,可以为直觉模糊决策提供一种新的思路和方法.
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第 32卷 第 12期 控 制 与 决 策 Vol.32 No.12
2017年 12月 Control and Decision Dec. 2017
文章编号: 1001-0920(2017)12-2219-08 DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.1397
基于改进模糊Borda法的直觉模糊组合多属性群决策方法
张洋铭
1†
, 陈云翔
1
, 王 攀
1
, 刘 念
2
(1. 空军工程大学 装备管理与安全工程学院,西安 710051;2. 94188部队,西安 710051)
摘 要: 总结比较5种广泛应用的直觉模糊决策方法,发现针对同一问题,运用不同的决策方法可能得到不同的决
策结果. 针对这一现象, 借鉴明确集范畴内的组合评价思想, 提出基于改进模糊 Borda 法的直觉模糊组合多属性群
决策方法, 并对权重信息完全未知的直觉模糊组合决策问题进行研究, 提出解决思路. 将所提方法应用于多机种
保障预案决策这一实际问题中, 发现组合决策结果符合一致性检验要求, 说明该方法具有一定的适用性,可以为直
觉模糊决策提供一种新的思路和方法.
关键词: 改进模糊Borda;直觉模糊组合;多属性;群决策
中图分类号: C93 文献标志码: A
Intuitionistic fuzzy combination multi-attribute group decision-making
method based on improved fuzzy Borda method
ZHANG Yang-ming
1†
, CHEN Yun-xiang
1
, WANG Pan
1
, LIU Nian
2
(1. Equipment Management & Safety Engineering College,Air Force Engineering University,Xi’an 710051,China;
2. 94188 Army,Xi’an 710051,China)
Abstract: When comparing five intuitionistic fuzzy methods used widely in decision-making, it can be found that
utilizing different methods could get different results. Therefores, this paper uses combination evaluation sets to present
the intuitionistic fuzzy combination multi-attribute group decision-making method based on the improved fuzzy Borda
method, and studies the problem of unknown weight combination decision-making. This method is applied to pre-arranged
plans decision-making, and it is found that the result of combination decision-making is in accord with the examination
requirements, which proves the applicability of this method and that it can present a new idea or method to intuitionistic
fuzzy decision-making.
Keywords: improved fuzzy Borda method;intuitionistic fuzzy combination;multi-attribute;group decision-making
0 言
直觉模糊集理论的出现
[1-2]
推动了不确定环境
下多属性决策问题的研究和发展. 近年来, 研究决策
信息为直觉模糊集的多属性决策问题层出不穷, 通过
查阅大量文献,发现其中采取的决策方法主要有以下
5 种: 1) 基于 TOPSIS 理想解法, 比较相对贴近度进行
决策
[3-6]
; 2) 基于得分函数、精确函数以及改进的得分
函数概念进行决策
[7-9]
; 3) 基于灰色关联系数, 比较相
对关联度进行决策
[10-11]
; 4) 基于多准则妥协解排序
(VIKOR), 利用折衷评价值进行决策
[12-14]
; 5) 基于证
据理论,利用mass函数进行决策
[15-16]
.
上述方法都被单独应用于工程实践、运筹管理
等多个方面,解决了许多的多属性决策问题. 但是,仅
针对文献 [5] 中所提的白酒质量评价问题, 分别采用
文献[5] 中的TOPSIS方法和文献[8] 中已被证明有效
的改进得分函数方法, 通过仿真比对发现, 决策结果
迥异. 这说明面对同一直觉模糊问题, 采用不同决策
方法有可能得到不同的决策结果, 产生群体决策差
异.
针对这一问题查阅相关文献, 发现在明确集范
畴内已有学者对类似决策差异现象进行了研究
[17-20]
,
文献 [17] 提出了基于组合评价方法的农业产业化综
合评价模型; 文献 [18] 提出了多种决策评价方法的
集成办法; 文献[19] 对组合决策评价的有效性进行了
深入探讨, 论证了组合决策的有效性和实用性; 文献
[20] 和文献 [22] 对几种组合评价算法进行了比较分
收稿日期: 2016-11-04;修回日期: 2017-02-27.
基金项目:“十二五”国防预研基金项目 (513300102).
作者简介: 张洋铭 (1988−), 男, 博士生, 从事装备发展战略与管理决策的研究;陈云翔 (1962 −), 男, 教授, 博士生导
师, 从事装备发展战略与管理决策等研究.
†
通讯作者. E-mail: 352186390@qq.com
2220 控 制 与 决 策 第32卷
析, 论证得出模糊 Borda 法相对于其他组合算法有明
显优势, 并成功应用模糊 Borda 法解决了长三角城市
基础设施投资绩效的组合评价问题. 基于此, 本文提
出一种基于改进模糊 Borda 法的直觉模糊组合多属
性群决策方法,为直觉模糊决策提供一种新的思路.
1 直觉模糊基础理论介
1.1 直觉模糊集及基本运算
直觉模糊集是对 Zadeh 模糊集的一种扩充和发
展, Zadeh模糊集是直觉模糊集的特殊情形, 直觉模糊
集的一般定义如下:
定义 1 设X 为一给定的论域, 则 X 上的一个直
觉模糊集定义为
˜
A = {⟨x, µ
˜
A
(x), ν
˜
A
(x)⟩|x ∈ X}.
其中: µ
˜
A
(x
i
) : X → [0, 1] 和 ν
˜
A
(x
i
) : X → [0, 1] 分
别代表
˜
A 的隶属函数和非隶属度函数, 且对于
˜
A 上
的所有 x ∈ X, 0 ⩽ µ
˜
A
(x) + ν
˜
A
(x) ⩽ 1成立. 将 π
˜
A
= 1 − µ
˜
A
(x) − ν
˜
A
(x)称作
˜
A中元素x的犹豫度,将
˜
A
c
= {⟨x
i
, ν
˜
A
(x), µ
˜
A
(x)⟩|x ∈ X}称为
˜
A的补集.
定义 2 若
˜
A 和
˜
B 是论域 X 上的 2 个直觉模糊
集, δ > 0 是任意实数, 则直觉模糊集的基本运算法
则如下:
1) 直觉模糊集的和为
˜
A +
˜
B = {⟨x, µ
˜
A
(x) + µ
˜
B
(x) − µ
˜
A
(x)µ
˜
B
(x),
ν
˜
A
(x)ν
˜
B
(x)⟩|x ∈ X}; (1)
2) 直觉模糊集的积为
˜
A
˜
B = {⟨x, µ
˜
A
(x)µ
˜
B
(x), ν
˜
A
(x)+
ν
˜
B
(x) − ν
˜
A
(x)ν
˜
B
(x)⟩|x ∈ X}; (2)
3) 直觉模糊集的数乘为
δ
˜
A = {⟨x, 1 − (1 − µ
˜
A
(x))
δ
, ν
˜
A
(x)
δ
⟩|x ∈ X}; (3)
4) 直觉模糊集的乘方为
˜
A
δ
= {⟨x, 1 − (1 − µ
˜
A
(x))
δ
, (1 − ν
˜
A
(x))
δ
⟩|x ∈ X}.
(4)
定义3 直觉模糊集欧几里得距离为
d
2
(
˜
A,
˜
B) =
[
1
2
n
∑
j=1
[(µ
˜
A
(x
j
) − µ
˜
B
(x
j
))
2
+ (ν
˜
A
(x
j
)−
ν
˜
B
(x
j
))
2
+ (π
˜
A
(x
j
) − π
˜
B
(x
j
))
2
]
]
1
2
. (5)
如果不同元素具有不同的权重,则需要使用加权
直觉模糊距离.
定义4 直觉模糊得分函数
[8]
为
S
˜
A
= µ
˜
A
(x) +
(µ
˜
A
(x) − ν
˜
A
(x))π
˜
A
1 − (µ
˜
A
(x) − ν
˜
A
(x))π
˜
A
. (6)
定义 5 表征直觉模糊集模糊程度的直觉模糊
熵
[9]
为
E
˜
A
=
1
n
n
∑
i=1
1 − |µ
˜
A
(x
i
) − ν
˜
A
(x
i
)| + π
˜
A
(x
i
)
1 + |µ
˜
A
(x
i
) − ν
˜
A
(x
i
)| + π
˜
A
(x
i
)
. (7)
定义6 为了研究直觉模糊群决策问题, 需要对
决策群体的决策信息进行集结,直觉模糊集加权集结
算子IFWA为
IFWA(
˜
A
1
,
˜
A
2
, · · · ,
˜
A
n
) =
⟨
1 −
n
∏
j=1
(1 − µ
j
)
λ
j
,
n
∏
j=1
υ
j
λ
j
⟩
, (8)
其中λ
j
(j = 1, 2, · · · , n)是决策者的权重向量.
1.2 直觉模糊决策方法
直觉模糊 TOPSIS 决策. 直觉模糊 TOPSIS 决策
方法首先确定各属性正理想解和负理想解, 计算群
体决策矩阵中方案与正负理想解的距离, 比较相对贴
近度C
i
进行决策,贴近度越大越好.
直觉模糊得分函数决策. 直觉模糊得分函数决
策方法由来已久, 很多学者对得分函数进行改进, 在
不同的改进型得分函数基础上进行决策, 计算群体决
策矩阵的得分函数矩阵, 得到综合决策值 F
i
, 比较 F
i
的大小进行决策, F
i
越大越好.
直觉模糊灰色关联决策. 直觉模糊灰色关联决
策是在已知理想解的基础上,计算每个方案与理想方
案的关联度, 通过比较相对关联度 ξ
i
进行决策, ξ
i
越
大越好.
直觉模糊 VIKOR 决策. 直觉模糊 VIKOR 决策是
一个求解折衷决策值 Q
i
的过程, 折衷决策值 Q
i
越小
越好.
直觉模糊证据决策. 直觉模糊和证据理论在处
理模糊和冲突信息时有各自的优势和缺陷, 将二者
有机结合可以很好地解决模糊和冲突问题, 直觉模糊
证据决策是在群体决策矩阵基础上利用证据合成的
Mass函数进行决策, M 越大越好.
2 直觉模糊组合决策方法
假设有某一多属性决策问题需要解决, d = {d
1
,
d
2
, · · · , d
k
} 为决策者群体集合; D = {D
1
, D
2
, · · · ,
D
k
} 为第 k 个决策者的决策矩阵; 决策者的权重为
λ = {λ
1
, λ
2
, · · · , λ
k
}; 利用直觉模糊集结算子 IFWA
进行信息集结后的群体决策矩阵为
D
′
= [r
ij
]
m×n
= [⟨µ
′
ij
, ν
′
ij
⟩]
m×n
,
i = 1, 2, · · · , m, j = 1, 2, · · · , n;
N = {N
1
, N
2
, · · · , N
n
} 为属性集; M = {M
1
, M
2
,
· · · , M
m
} 为方案集; 属性权重为 w = {w
1
, w
2
, · · · ,
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