【摘 要】
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为了实现不确定信息环境下的双边满意匹配,提出基于直觉模糊优化的匹配决策方法。利用直觉模糊集理论中隶属度和非隶属度的概念,将经典匹配决策模型中双目标函数转换为反映匹
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室,西南交通大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71502147)
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为了实现不确定信息环境下的双边满意匹配,提出基于直觉模糊优化的匹配决策方法。利用直觉模糊集理论中隶属度和非隶属度的概念,将经典匹配决策模型中双目标函数转换为反映匹配双方总体满意度的单目标函数,模型中同时纳入公平性因素。通过设计交互式算法,在满足一定的公平性条件下实现总体满意度最大化。该算法为匹配决策过程注入了灵活性和协调性,具有一定的实用性和参考价值。
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