【摘 要】
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对于处理决策中的不确定性,Picture模糊集理论是一种比较好的方法,而且携带了更多的信息,其中包括四个参数:隶属度、非隶属度、中立度和弃权度,而在解决多属性决策问题中,距离是对不同方案排序的有效工具,故本文将针对现有距离的不足,提出新的距离,并与多属性决策方法相结合,构建新的Picture模糊多属性决策方法。针对属性值为Picture模糊数、属性权重已知的多属性决策问题,提出了一种Picture
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对于处理决策中的不确定性,Picture模糊集理论是一种比较好的方法,而且携带了更多的信息,其中包括四个参数:隶属度、非隶属度、中立度和弃权度,而在解决多属性决策问题中,距离是对不同方案排序的有效工具,故本文将针对现有距离的不足,提出新的距离,并与多属性决策方法相结合,构建新的Picture模糊多属性决策方法。针对属性值为Picture模糊数、属性权重已知的多属性决策问题,提出了一种Picture模糊ELECTRE决策方法。首先,定义了新的Picture模糊数距离,通过与其他距离的对比,体现了新距离具有较好的区分度。其次,将新距离扩展到ELECTRE方法,通过每一属性下对方案的评价对比来构造一致性与不一致性集,从而确定一致性与不一致性矩阵,结合与正负理想点的相对距离得到一致优势矩阵和不一致优势矩阵,进而求得总优势值来确定备选方案的优劣排序。最后,通过两个算例验证本文所提决策方法的可行性与优点。提出了一种带有参数的Picture模糊距离,该参数可以反映决策者的态度偏好。在此基础上,将新距离扩展到多准则妥协解排序法（VIKOR）中,并运用新的距离计算各方案的群体效益值和个体遗憾值进而得到决策结果。进而通过算例说明本文所提决策方法的有效性与优点,通过参数的灵敏度分析,结果表明:对于参数的取值,决策者在不同心态型范围中,当对信息倾向的重要性不同,对于最佳方案的选取也会有所差别。该论文有表19个,参考文献59篇。
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