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用距离法对模糊数进行排序的一种新方法。 (英语) Zbl 0929.91009号

摘要:到目前为止,已经提出了许多排名方法。然而,目前还没有一种方法能够始终为每种情况提供满意的解决方案;有些是违反直觉的,没有辨别力;有些只使用模糊值的局部信息;一些人对相同的情况做出不同的排名。为了克服上述问题,我们提出了一种用距离法对模糊数进行排序的新方法。我们的方法基于计算质心点,其中距离是指从原始点到质心点的距离((上划线x_0,上划线y_0)),并且(上划线x_0)指数与村上春树等人的指数相同。然而,从LR型模糊数的逆函数中积分出了(上一行y_0)指数。因此,我们使用排序函数\(R(\widetilde A)=\sqrt{(\overline x^2+\overline y^2)}\)(距离指数)作为模糊环境中的订单量。我们的方法可以同时对两个以上的模糊数进行排序,并且模糊数不必是正态的。
此外,我们还提出了变异系数(CV指数)来改进E.S.Lee公司R.-J.李【计算数学应用15,第10号,887-896(1988;Zbl 0654.60008号)]. Lee和Li根据两个不同的标准对模糊数进行排序,即模糊数的模糊平均值和模糊扩散,他们指出,人类的直觉倾向于具有以下特征的模糊数:平均值较高,同时扩散较低。然而,当存在较高的平均值和同时较高的价差/或较低的平均值,同时存在较低的价差时,不容易清楚地比较其顺序。我们的CV指数定义为\(text{CV}=\sigma\)(标准误差)/\(mu\)(平均值),这可以有效地克服Lee和Li的问题。这样,我们提出的方法也可以很容易地通过“Mathematica”包进行计算,以解决模糊数的排序问题。最后,我们给出了三个数值例子来说明我们提出的方法,并与其他排序方法进行了比较。

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91B06型 决策理论
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