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《基于Orness测度约束的多阶段灰色局势群决策模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第30卷第7期控制与决策2015年7月Vol.30No.7ControlandDecisionJul.2015文章编号:1001-0920(2015)07-1227-06DOI:10.13195/j.kzyjc.2014.0560基于Orness测度约束的多阶段灰色局势群决策模型张娜1,2,方志耕1,朱建军1(1.南京航空航天大学经济与管理学院，南京210016；2.石河子大学商学院，新疆五家渠831300)摘要:研究多阶段灰色局势群决策模型.从决策专家各阶段的评价信息质量分析入手,给出了评价阶段质变和量变的定义;基于各阶段的评价信息和Orness测度,构建以相邻阶段信息偏差最小为目标
2、的时间权重模型,分析了在保持最优局势不变的情况下Orness测度的取值范围,为决策专家Orness取值提供参考;研究基于群体差异最小的决策专家权重模型,提出一种多阶段灰色局势群决策评价信息集结方法.最后,通过一个具体的算例说明了该方法的有效性和可行性.关键词:Orness测度；多阶段决策；灰色局势；群决策中图分类号:C934文献标志码:AMulti-stagegreysituationgroupdecision-makingmodelbasedonOrnessZHANGNa1,2,FANGZhi-geng1,ZHUJian-jun1(1.CollegeofEconomicsandMan
3、agement，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016,China；2.CommerceCollege，ShiheziUniversity，Wujiaqu831300，China.Correspondent：ZHANGNa，E-mail:zhangnanuaa@163.com)Abstract:Amulti-stagesituationgroupdecision-makingmodelisstudied.Basedonthequalityanalysisondecisionexperts’evaluatio
4、ninformation,thequalitativechangeandquantitativechangeofevaluationstagesaredefined.Thenatimeweightmodelminimizingtheinformationdeviationforadjacentstagesisbuilt,andthevaluerangeofOrnessmeasurewiththeunchangedoptimalsituationisanalyzed,whichprovidesareferencefordecisionexpertstoassignthevalue.Anew
5、methodforinformationaggregationisproposedformulti-stagegreysituationgroupdecision-making.Finally,aspecificexampleillustratestheeffectivenessandfeasibilityoftheproposedmethod.Keywords:Ornessmeasure；multi-stagedecision-making；greysituation；groupdecision-making0引引引言言言优化的多目标灰色局势决策模型;文献[15]基于熵理灰色局势决策是
6、在多个事件、多个对策以及多论对目标权重进行计算,给出了一种能够反映局势间个目标下的满意决策[1-3].自1982年邓聚龙[1]提出灰差异程度的灰色局势决策赋权方法;文献[16]基于一色局势决策以来,其已经成为灰色决策方法的重要组般系统理论,提出了灰色一般局势决策及其系统化的成部分,目前已在军事决策、股票市场、医疗绩效评数学模型.价等各领域得到了广泛的应用[4-9].然而,实际决策并不是静态的,往往是多阶段动目前,关于灰色局势决策模型理论的研究主要态的过程.对于研究多阶段灰色局势群决策的难点在有:文献[10]针对目标权重的不确定性,构建了基于于:1)如何对多阶段评价信息进行充分的挖掘并确
7、定区间数距离和灰熵的灰色局势决策模型;文献[11]针阶段权重,对阶段权重信息进行集结;2)如何确定多对算法参数设定的盲目性,构建了基于均匀设计的灰阶段评价信息下决策专家权重模型,最终对多阶段灰色局势决策参数组合模型;文献[12]结合决策者风险色局势效果样本值进行集结.纵观已有文献,关于阶偏好,给出了一种基于前景理论的灰色局势决策模型;段权重未知、决策专家权重未知的多阶段灰色局势群文献[13]基于奖优罚劣线性变换算子,构建了属性决策问题的研究极为
