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《基于證據(jù)組合的直覺模糊群決策方法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于證據(jù)組合的直覺模糊群決策方法張肅，申卯興，王穎龍(空軍工程大學(xué)導(dǎo)彈學(xué)院，陜西三原713800)摘要:對于屬性權(quán)重已知，屬性值以直覺模糊值形式給出的多屬性群決策問題進行了研究，提出了基于證據(jù)理論的直覺模糊群決策方法。首先在計算直覺模糊值相似度的基礎(chǔ)上,并考慮專家的信任度，給出了專家基本概率分配函數(shù)的計算方法。然后基于證據(jù)組合理論合成對單個屬性以及綜合屬性的決策群體基本概率分配函數(shù)。通過計算方案效用值，來進行方案的排序。通過一個算例說明了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：多屬性群決策；直覺模糊集；相似性度量;證據(jù)理論中圖分類號:N945
2、.25文獻標(biāo)識碼:A文章編號：1672-8211(2007)03-0039-04直覺模糊集(IntuitionisticFuzzySets,IFS)垠初由保加利亞學(xué)者Atanassov于1986年提出，是對Zadeh模糊集理論最有影響的一種擴充和發(fā)展⑴。1993年,Gau和Buehree提岀了Vague集理論⑵。學(xué)術(shù)界已經(jīng)證明Vague集等同于直覺模糊集，兩者沒有本質(zhì)上的區(qū)別8町。關(guān)于群體決策問題有大蜃研究文獻，常見的方法多是在假定因素相互獨立的條件下，基于線性加權(quán)求和的方法對群體決策意見進行融合。實際上這些屬性并不一定都是相
3、互獨立的，即它們的效果并不一定都是可加的。而加權(quán)平均法是建立在系統(tǒng)各項指標(biāo)相互獨立的假設(shè)基礎(chǔ)上的。本文基于證據(jù)組合理論,對于屬性權(quán)重已知，多個專家以直覺模糊值表達偏好信息的群決策問題進行了研究,給出了一種新的由個體偏好信息集結(jié)出群體偏好信息的融合方法。2基于證據(jù)理論的直覺模糊群決策問題描述2.1證據(jù)理論的基本概念假設(shè)①，加2,…，叫為同一辨識框&上的k個獨立證據(jù)的基本可信度分配值，焦元分別為兒“2,九，則組合后的信任函數(shù)的基本可信度分配值由下面的公式確定⑸：X)…(血)zn(4)kn…人人"■i其中,K:=▲X?(41)(A*
4、),K為歸一化因子，0wKwl°?-11-K收稿日期：2007-01-28；修回日期：2007-06-25作者簡介:張肅(1980-),男，博士研究生，主要研究方向為軍事運籌學(xué)、決策分析與效能評估.2.2直覺模糊集的基本概念定義1（直覺模糊集⑴）設(shè)X是一個給定論域，則X上的一個直覺模糊集人定義為：A=｛〈％,◎（%）,*（%）〉IXEX其中“）:X-[0,1]和yM-X-[0,1]分別代表4的隸屬函數(shù)佝（町和非隸屬函數(shù)刃（％）,且對于"上的所有光6X,0Wd（%）+辦（兀）Ml成立。對于X中的每一個直覺模糊子集，稱巾（光）二
5、1?弘（久）-yA（x）為*中％的直覺指數(shù)（IntuitionisticIndex），它是丸對/!猶豫程度（Hesitancydegree）的一種測度。2.3直覺模糊值的相似性度■方法大量的文獻對直覺模糊相似性度量方法（Vague相似性度量方法）進行了研究。直覺模糊值的相似性度量方法可以借鑒模糊相似性度量方法的思路，文獻[6]提出的Vague值相似性度量方法如下：fl設(shè)X=[/Xx,yx]和歹=是論域X上的兩個直覺模糊值，您e[0,1]e[0,1]妁e[0,1],[0,1]。定義咒和y之間的相似性度量公式Mo如下:2.4直覺模
6、糊群決策的問題描述設(shè)直覺模糊群決策的問題為，/個專家對〃個備選方案進行優(yōu)劣排序。方案集為P=｛卩】,卩2,…，幾m=也，“2,…，％I為屬性集，且設(shè)屬性權(quán)重向量為仞=
7、W!,W2,---,Wm
8、T,W,>0,=1。決策群體集為21估值叩。二國,％…，如，其中心表示第％個專家。專家&wO給出方案p,wP在屬性?w〃下直覺模糊評皿「,卅）〕，并可得到評估矩陣M=（垮"=1,2,…丿）。存在專家對某一方案在某一屬性下的評估未給岀評估值的可能性，即可能未作完全評價。3基于證據(jù)理論集結(jié)專家直覺模糊偏好信息的群決策方法給定評價方案的辨識框
9、為：0=I好二5二[0.9,0.05],較好二幻=[0.7,0.15],中=a3=[0.5,0.5],較差=a4=[0.3,0.55],差=?5=[0.1,0.85]
10、基于證據(jù)理論集結(jié)專家直覺模糊偏好信息的群決策方法步驟如下。（1）計算直覺模糊值的相似度。依據(jù)公式（2）分別計算M。（叩,（謂,偽）、％（即，^、〃。（即/丿川心化勺川=1,2,…』;j=1,2,???，皿叢=1,2,???』）。（2）確定專家的相對可靠度。由專家的知識水平和權(quán)威性，給出2個專家的權(quán)重為入=（兒，入2,…，入/）丁,兀M0,苕九=1。一般在一組專家
11、群體中,權(quán)重最高的專家其決策結(jié)果的可靠性最高，其余專家的決策不可靠的材對程度除了與其自身經(jīng)驗、偏好有關(guān)外，還與其同最高權(quán)威的知識的相對差異有關(guān)。專家必的相對可靠度為:(3)a&=0[1-（A^-AJ,&=1,2,…丿式中，入3=max九;0是反映專家經(jīng)驗、偏好的系數(shù)，一般取0
