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El Sayed，医学硕士。;易卜拉欣·A·巴基。;皮塔姆·辛格

一种改进的TOPSIS法求解随机模糊多目标分数决策问题。 （英语） Zbl 07319781号

操作搜索 57，第4期，1374-1403（2020）.
摘要：本文提出了一种新的基于理想解相似度排序的改进方法（M-TOPSIS），用于求解随机模糊多级多目标分数决策问题（ML-MOFDM）。在该模型中，分数目标的系数和标量具有模糊性。右侧也是随机参数，左侧系数和容差度量都是模糊的。这样，利用具有优势似然准则的机会约束策略和α-截方法，可以得到随机模糊ML-MOFDM的确定-清晰ML-MOFD模型。在文献中，几乎所有关于多级分式规划的工作都是清晰的版本，在该版本中，他们使用一阶泰勒级数将分式函数转换为线性函数，这会导致舍入误差。所提出的M-TOPSIS方法为解决此类问题提供了一种新的方法，而不需要近似或改变问题的性质。一种清理M-TOPSIS方法的算法，就像显示的示例数值模型一样。

引用于2文件

MSC公司：

900亿 运筹学与管理科学

关键词：

多级优化;多目标规划;TOPSIS公司;分式程序设计;机会约束规划;模糊集
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\textit{M.A.El Sayed}等人，Opsearch 57，No.4，1374--1403（2020；Zbl 07319781）
全文： 内政部

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