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陈晓红;吴梦静;谭春桥;张涛

动态环境下复杂多属性大群体决策的随机直觉模糊因素分析模型。 （英语） Zbl 1477.91017号

模糊优化。Decis公司。制造商。 20，第1号，101-127（2021）.
摘要：复杂多属性大群体决策（CMALGDM）的挑战主要体现在三个方面：相关属性、大群体决策者（DM）和动态决策环境。然而，很少有决策技术可以同时处理这三个角度。本文提出了一种随机直觉模糊因子分析模型，旨在从三个方面解决CMALGDM的挑战。该方法有效地降低了原始数据的维数，并考虑了可能影响备选方案性能的潜在随机环境因素。该方法的开发分为三个步骤。首先，发展随机直觉模糊变量来处理模糊性和随机性共存的混合不确定性情况。其次，提出了一种新的随机直觉模糊变量因子分析模型。该模型使用特定的映射或函数来定义评估通过数据学习或先验分布受动态环境向量影响的方式。第三，使用该模型，通过两步过程将多个相关属性变量和DM变量转换为较少的独立因素。此外，根据正交旋转因子加载的结果，得到属性和决策模型的客观分类和权重。通过一个实例和不同环境条件下决策结果的详细比较，验证了该方法的可行性和有效性。

MSC公司：

91B06型 决策理论
91B86型 数学经济学与模糊性

关键词：

复杂多属性大群体决策;广义直觉模糊变量;随机直觉模糊因子分析;动态决策环境
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Chen}等人，模糊优化。Decis公司。制造商。20，第1号，101--127（2021；Zbl 1477.91017）
全文： DOI程序

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