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使用Hamacher运算的一些正规直觉模糊Heronian平均算子及其应用。 (英语) Zbl 1423.03237号

摘要:哈马赫运算是代数运算和爱因斯坦运算的推广,表示了单位区间[0,1]上的一系列二进制运算。希罗尼亚平均数可以处理不同标准或输入参数的相关性,并且不会带来重复计算。正态直觉模糊数(NIFN)可以描述实际决策中的正态分布信息。本文研究了NIFN环境下的一个决策问题,在Hamacher运算的基础上提出了一种新的多准则群决策方法。首先,根据Hamacher运算,给出了NIFN的一些运算规律。其次,需要注意的是,Heronian mean不仅一次性考虑了属性值之间的相关性,而且还考虑了输入参数与自身之间的相关性。因此,为了聚合NIFN信息,我们开发了一些算子并研究了它们的性质。这些算符包括哈马赫-希罗尼亚平均数(NIFHHM)、哈马赫加权希罗尼亚均值(NIFWHM)、哈马赫几何平均数(NFHGHM)和哈马赫几何平均值(NIFHFGHM)。此外,我们将提出的算子应用于MCGDM问题,并开发了一种新的MCGDM方法。这种新方法的特点是:(1)它适合于在NIFN环境下进行决策,并且对于正态分布数据的聚合更为合理;(2) 它利用Hamacher运算提供了一种有效、强大的MCGDM算法,并在NIFN环境下做出更可靠、更灵活的决策;(3) 它使用Heronian均值算子处理属性或输入参数之间的相互关系,并且不会带来重复计算。因此,该方法可以描述不同准则或输入参数之间的相互作用,并提供一些合理可靠的MCGDM聚合算子,为决策者开辟了途径,拓宽了决策专家的视野。最后,给出了一个应用实例,以证明本文提出的方法的有效性和可行性。

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03E72型 模糊集理论等。
91B06型 决策理论
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