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使用感知计算机管理评估多人多标准位置选择中的不确定性的新方法。 (英语) Zbl 1251.90218号

国际物流中心的选择问题是国际物流中一个非常重要的问题。位置选择问题通常涉及数字和单词,其中所有标准都使用单词进行加权,所有子标准的性能评估都是数字或单词。如何在不丢失信息的情况下聚合所有这些数据是一项非常艰巨的任务,需要使用类型1模糊集(T1-FS)方法。本文应用一种新的方法——感知计算机(Per-C)来帮助解决这一分层多人多准则决策问题。Per-C有三个组件:编码器、字计算(CWW)引擎和解码器。首先,使用区间方法(IA)来获得预先指定词汇表中单词的区间类型2模糊集(IT2FS)单词模型。其次,使用语言加权平均值(LWA)聚合所有数据,包括IT2 FS建模的数字和单词。最后,使用基于质心的排序方法对位置选择进行排序,并使用相似度度量获取位置选择的相似度。决策者将获胜地点选择确定为排名最高、与其他地点相似度最低的地点。

MSC公司:

90B50型 管理决策,包括多个目标
90磅06 运输、物流和供应链管理
90B85型 连续定位
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全文: 内政部

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