基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策

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1、第25卷第2期运筹与管理Vol.25,No.22016年4月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEApr.2016基于时间度的动态直觉模糊多属性妥协决策陈伟,杨早立,周文,陈恒(哈尔滨工程大学经济管理学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要:针对当前动态直觉模糊多属性决策方法存在的不足,提出一种基于时间度的动态直觉模糊妥协决策方法。引入时间度准则,基于逼近理想解法融合主客观两类赋权法,获得兼顾主观偏好和样本客观信息的时序权重,克服现有时序权重主观赋值的随意性,同时运用直觉模糊熵(IFE)确定不同时序状态下各属性权重;根据动态直觉模糊加权几何算子(

2、DIFWG)集结不同时序直觉模糊决策矩阵,构造动态直觉模糊综合决策矩阵,并利用VIKOR法,提供兼顾群体效用最大化与个体后悔最小化的各方案妥协折中排序,得到与理想解最近的妥协方案;以分布式创新企业合作伙伴选择为例,验证该方法在实际决策过程中的可行性和有效性。关键词:时间度;动态直觉模糊;VIKOR法;妥协决策中图分类号:C934文章标识码:A文章编号:1007-3221(2016)02-0083-07doi:10.12005/orms.2016.0048DynamicIntuitionisticFuzzyCompromiseDecisionMakingMethodBasedonT

3、imeDegreesCHENWei,YANGZao-li,ZHOUWen,CHENHeng(SchoolofEconomyandManagement,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China)Abstract:Inviewofthedeficienciesofcurrentdynamicintuitionisticfuzzymulti-attributedecisionmakingmeth-ods,acompromisedonebasedontimedegreeswasproposed.Theprincipleoftimedeg

4、reeswasintroduced,andthesubjectiveandobjectiveweightingmethodsweresynthesizedbasedontechniqueforpreferencebysimilaritytoidealsolution,obtainingsequentialweightswhichcombinebothofsubjectivepreferenceandobjectiveinforma-tionofsamples,toovercometherandomnessofsubjectivelydeterminingthesequential

5、weights;andintuitionisticfuzzyentropy(IFE)wasappliedtodeterminetheattributeweightsunderdifferenttimesequence.Thendifferentperiodsofintuitionisticfuzzydecisionmatriceswereintegratedbyusingdynamicintuitionisticfuzzyweightedgeo-metric(DIFWG)operatortoconstructdynamicintuitionisticfuzzycomprehens

6、ivedecisionmatrix,andthecom-promisedrankingwasprovidedbasedonVIKORmethodconsideringbothofmaximum“groupeffectiveness”andminimum“individualregret”,obtainingthecompromiseschemewhichwastheclosesttoidealsolution.Finally,anexampleofpartnerselectionofdistributedinnovationenterprisewasgiventoverifyth

7、efeasibilityandeffective-nessofthepresentedmethod.Keywords:timedegrees;dynamicintuitionisticfuzzy;VIKORmethod;compromisedecision决策过程中出现模糊性和信息的不对称性,影响科[1]0引言学决策。Atanassov在Zadeh的模糊集理论基础上提出了直觉模糊集概念,与传统模糊集所描述单在快速发展的现代社会经济系统中,人们在一一的隶属度不同,直觉模糊集兼顾了隶

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