基于直觉正态区间数的信息不完全的多准则群决策方法_朱智洺

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1、DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2016.01.018方法应用基于直觉正态区间数的信息不完全的多准则群决策方法aab朱智洺，朱嘉平，朱凯（河海大学a.商学院;b.计算机与信息学院，南京211100）摘要：对于准则值是直觉正态区间数，但是权重信息作为不完全的多准则群这方面的状况，文章定义了运算法则、折衷期望值以及直觉正态区间的有关问题，并对于直觉正态区间的混合加权平均算子以及有序加权平均算子展开了计算，提出一种将直觉正态区间数的不完全信息作为基础的决策方法。折衷方法是通过IN⁃INHA以及ININWAA算子集成的一种准则值，并通过折衷

2、均方差原则，利用优化模型的建立，求解最优准则权重，通过期望方差准则对于有关方案进行确定。在实际过程中发现，这种方法的可行性是非常高的。关键词：直觉正态区间数；权重信息；集成算子中图分类号：O212文献标识码：A文章编号：1002-6487（2016）01-0069-041σ=(b-a)（2）60引言并且令Ω为全体正态分布区间数的集合。根据有限个相互独立的正态随机变量的线性组合仍在多准则决策问题之中，其中的准则值是区间数，人然服从正态分布的性质，文献[5]定义了正态分布区间数的们往往会将这种准则值当做某个随机变量，觉得是包含在运算法则。某个区间数之中的然

3、而，一方面是如今很少有文献表明在[5]定义2：设ᾶ={ησ}和ᾶ={ησ}是任意的两个正111222区间数之中准则值的有关规律，而只有很少的文献表示了态分布区间数，则这个说明，在文献[1]和[2]中觉得其是与均匀分布相符合22（1）ᾶÅᾶ={η+ησ+σ}；的，但是文献[3~5]中的观点是觉得其服从的是正态分121212布。实际上，准则值与区间正中央相符合的正态分布，与（2）λᾶ1={λη1λσ1}，λ³0。实际状况是最为符合的；另外，区间数对于在区间数程度定义3：设X为给定论域，{η(x)σ(x)}ÎΩ，则称1的准则值进行了评价，

4、并没有办法对于决策者以及非隶A={]

5、xÎX}为直觉正态区AA属度等方面进行刻画。因此，本文对于直觉正态区间数以间数集，其中μ(x):X®[01]和ν(x):X®[01]分别表示xAA及有关方面的概念进行了定义，并给出了有关的集成算子属于直觉正态区间数{η(x)σ(x)}的隶属度和非隶属度，且内容，提出一种多准则群决策方法，其准则值是直觉正态满足条件0£μ(x)+ν(x)£1。此外，π(x)=1-μ(x)-ν(x)AAAAA区间数，并且展开了一定的实际分析方法。表示x属于直觉正态区间数{η(x

6、)σ(x)}的犹豫度或不确定度。当μ(x)=1，ν(x)=0时，直觉正态区间数集退化AA1直觉正态区间数及其相关定义为正态分布区间数集。为方便起见，称β͂={ησ}μν为直觉正态区间数，[5][6]定义1：设[ab]为已经规范化的区间数（根据数据其中{ησ}为正态分布区间数，μÎ[01]，νÎ[01]，规范化处理的知识可假定区间数均为非负区间数），若准2μ+ν£1，且设Θ为全体直觉正态区间数的集合。则值rÎ[ab]且服从正态分布N(ησ)，则称[ab]为正相对于正态分布区间数以及直觉模糊数来说，直觉正态分布区间数，记作ᾶ={η

7、σ}，其中，根据正态分布的3σ态区间数的优势更大一些。对于直觉模糊数，在区间数之原则，即p(rÎ[ab])=0.9974，期望值η和均方差σ由下中增加了一个正态分布区间数，也就是其中的一种评价式确定：值，这样就能够让非隶属度以及隶属度之间相对于比较具1η=(a+b)（1）2体的评价值，而对于正态分布区间数之中的评价值来说，基金项目：国家社会科学基金资助项目（14BSH021；09BJL046)作者简介：朱智洺（1970-），女，江苏泰州人，博士，副教授，研究方向：国际贸易和国际金融。朱嘉平（1991-），女，江苏泰州人，硕士研究生，研究方向：国际贸易

8、学。朱凯（1990-），男，江苏扬州人，硕士研究生，研究方向：软件工程。统计与决策２０16年第1期·总第445期69方法应用在直觉正态区间之中相对增加了一个犹豫度的概念，更能算子和直觉正态区间数的混合加权平均（ININHA）算子。够使决策者的犹豫度以及评价值的非隶属度等方面内容定义8：设β͂={ηjσj}μjνj(j=12n)为一组j得到充分体现。所以说，这个区间数在反应决策信息的时n直觉正态区间数，且设ININWAA：Θ®Θ，若候更加合理和准确。比方说通过直觉正太区间数可以了ININWAA(β͂β͂β͂)=wβ͂Åwβ͂ÅÅw

9、β͂（5）w12n1122nn解到，决策者的观点是评价对象不属于的程度是0.20，属T其中w=