Seo、Fumiko;佐川，Masatoshi 集体选择的模糊多属性效用分析。 （英语） Zbl 0592.90001号 IEEE传输。系统。人类网络。 15, 45-53 (1985). 在优先和效用无关的假设下，表示定理为多属性效用函数提供了两种形式：可加性\（U（x_1，…，x_m）=\sum^{米}_{i=1}k _ iu _ i（x _ i）^{米}_{i=1}k_i=1）或乘法（1+KU（x_1，…，x_m）=\prod^{米}_{i=1}（1+Kk_iu_i（x_i））^{米}_{i=1}k_i\neq 1.）作者提出了类似于上述效用函数的模糊形式。唯一的区别在于，标度常数（k_i）被模糊数所取代（tilde k_ i）（应该怀疑表达式中的这种算术运算被模糊数算术中的适当运算所取代）。单属性效用（u_i（x_i））也可以定义为模糊数。确定模糊标度常数的建议程序如下。首先，根据多个决策者的个人偏好排序，确定属性之间的模糊偏好关系。其次，验证了该关系的及物性（模糊关系意义上的及物）。如果关系不可传递，则对其进行修改。在下一步中，基于修改的模糊偏好关系定义了属性之间的非模糊集体偏好排序。该排序用于通过权衡实验确定标度常数（k_1/k_s，…，k_m/k_s）的相对值。在最后阶段，作者提出通过对彩票实验的修改，将基本标度常数定义为模糊数。当\（tilde k_s\）被定义为模糊数时，其他标度常数\（tiled k_i）也被确定为模糊数。作者的建议非常有趣，但出现了一个问题（作者未考虑）：所提出的效用函数的模糊形式相对于经典形式的优势是什么？我假设，在选择优先策略的过程中，使用模糊效用函数比较模糊数的建议方法将产生与使用非模糊效用函数相同的结果，其中模糊数\（tilde k_I）和\（u_I（x_I）\)被模态值取代（隶属函数等于1的值）。审核人：S.Chanas公司 引用于13文件 MSC公司： 91B06型 决策理论 90B50型 管理决策，包括多个目标 03E72型 模糊集理论等。 91B16号 效用理论 91B08型 个人偏好 关键词：模糊多属性效用分析;集体选择;模糊标度常数;模糊偏好关系 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Seo}和\textit{M.Sakawa}，IEEE Trans。系统。人类网络。15、45-53（1985年；Zbl 0592.90001） 全文： DOI程序