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区间值直觉模糊环境下的复杂多属性大群体PLS决策方法。 (英语) Zbl 1428.90081号

摘要:在区间值直觉模糊(IVIF)环境下的复杂多属性大群体决策(CMALGDM)问题中,方案的属性往往是分层的和相关的。本文提出了一种基于偏最小二乘(PLS)路径建模的决策方法,该方法不仅充分利用了决策者的决策信息,而且还有效地解决了决策属性中的相关性问题,并对主要决策属性(即决策的潜在变量)进行了客观赋权。该方法可分为三个步骤。首先,提出了一种将区间值直觉模糊数(IVIFN)样本转换为单值样本的两阶段方法。在这一步中,首先给出了一种改进的C-OWA算子,将IVIFN样本转换为直觉模糊数(IFN)样本,使决策者的偏好信息更加客观地聚合。然后,采用一种基于成员关系的方法来减少信息损失,并将IFN样本转换为单值样本。其次,利用PLS路径建模算法获得“决策潜在变量”的估计值和权重。最后,根据估计值和权重设计了一种多替代排序方法。最后给出了一个实例来说明所提出的方法,并评估其可行性和有效性。

MSC公司:

90B50型 管理决策,包括多个目标
90摄氏度70 模糊及其他非随机不确定性数学规划
91磅06 决策理论
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全文: 内政部

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