資源描述：
《基于梯形二維語(yǔ)言變量相似度的多屬性群決策方法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、基于梯形二維語(yǔ)言變量相似度的多屬性群決策方法崔文利平軼男王熠徐立為安徽大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院針對(duì)評(píng)價(jià)信息為梯形二維語(yǔ)言變量的多屬性群決策問(wèn)題，提出了一種新的梯形二維語(yǔ)言變量的相似性測(cè)度并探討其性質(zhì)；基于相似性測(cè)度最大化準(zhǔn)則構(gòu)建了兩個(gè)優(yōu)化模型以分別求解多屬性群決策問(wèn)題中的專(zhuān)家權(quán)重和屬性權(quán)重，進(jìn)而提出一種新的基于梯形二維語(yǔ)言變量相似性測(cè)度的多屬性群決策方法;最后通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了新方法的合理性和有效性.關(guān)鍵詞：多屬性群決策;梯形二維語(yǔ)言變量;相似度;權(quán)重;崔文利（1996-）,女，安徽宿州人，從事預(yù)測(cè)與決策研究.平軼男（1986-）,女，安徽淮南人，研究生，從事預(yù)測(cè)與決策研究..基金：國(guó)家自然科學(xué)基金
2、（71371011,71301001,71501002）MultipleAttributeGroupDecisionMakingMethodBasedonSimilarityDegreeofTrapezoidalTwo-dimensionLinguisticNumbersCUIWen-1iPINGYi-nanWANGYiXULi-weiSchoolofMathematicalScience,AnhuiUniversity;Abstract：Withrespecttomultipleattributegroupdecisionmaking(MAGDM)problemwheretheeval
3、uationinformationisintheformoftrapezoidaltwo-dimensionlinguisticnumbers(T-2DLNs),anewsimilaritymeasureforT~2DLNsisproposed,anditspropertiesarediscussedaswell.Thetwooptimizationmodelsareconstructedtosolveexperts'weightandattributes'weightinMAGDMonthebasisofmaximizingsimilaritymeasure,andthenanewMA
4、GDMmethodviasimilaritymeasureforT~2DLNsispresented.Finally,anumericalexampleindicatesthattheproposedmethodiseffectiveandfeasible.Keyword：multi-attributegroupdecisionmaking;trapezoidaltwo-dimensionlinguisticnumbers;similaritydegree;weight;0引言在多屬性群決策過(guò)程中，由于客觀事物的復(fù)雜性和不確定性，決策信息往往以語(yǔ)言變量、區(qū)間語(yǔ)言信息來(lái)表達(dá)，但考慮決策專(zhuān)家
5、的知識(shí)背景和能力，在實(shí)際給出評(píng)價(jià)值時(shí)的肯定度也有很大影響，文獻(xiàn)［1］在傳統(tǒng)語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息的基礎(chǔ)上，增加了一維反映決策者主觀評(píng)價(jià)自信程度的第二維語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息，提出了二維語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息的概念.二維語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息在決策過(guò)程屮能夠很好地反應(yīng)決策者在評(píng)價(jià)時(shí)存在的不自信的心理行為，因此二維語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息的研允引起了眾多學(xué)者的關(guān)注［2-10］.例如，文獻(xiàn)［2］定義了二維語(yǔ)言Chouquet積分算子，并將V1K0R方法應(yīng)用到二維語(yǔ)言決策問(wèn)題中，文獻(xiàn)［3］提出了基于證據(jù)推理和VIKOR的二維語(yǔ)言多準(zhǔn)則群決策問(wèn)題;文獻(xiàn)［4］提出了二維語(yǔ)言廣義依賴(lài)加權(quán)平均算子并將它們運(yùn)用于決策屮，文獻(xiàn)［5］定義丫二維不確定語(yǔ)言Pow
6、er算子等.傳統(tǒng)意義上的二維語(yǔ)言變量，只是兩個(gè)簡(jiǎn)單的，定性的語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息，而在處理定量的評(píng)價(jià)信息中還存在不足.因此文獻(xiàn)［6］提出梯形二維語(yǔ)言變量的概念，梯形二維語(yǔ)言變量伍含二維評(píng)價(jià)信息，其中第一維語(yǔ)言為梯形模糊數(shù)，用來(lái)表示對(duì)象的定量評(píng)價(jià)值，第二維語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息用來(lái)表示決策者定性判斷的可靠性，進(jìn)一步的，探討Y梯形二維語(yǔ)言變量運(yùn)算法則、期望值與排序方法，并且提出了基于梯形二維語(yǔ)言的一般廣義集成算子、Bonferroni算子和優(yōu)先集成算子，研宄了基于3種集成算子的多屌性群決策方法.因梯形二維語(yǔ)言變量能夠很好地將定性與定量語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息表示出來(lái)，進(jìn)而更好地表達(dá)評(píng)價(jià)信息的不確定性，而目前對(duì)于梯形二維語(yǔ)
7、言變量的研宄相對(duì)較少，因此對(duì)梯形二維語(yǔ)言變量的相關(guān)測(cè)度的研宄具有一定價(jià)值和意義.考慮在一些大型的決策問(wèn)題屮，往往需要多個(gè)決策者共同參與，群決策是研究的重要方而.方案排序與屬性權(quán)重密切相關(guān)，合理確定屬性權(quán)重也成為多屬性決策的一個(gè)重耍內(nèi)容，但是目前關(guān)于梯形二維語(yǔ)言變量的相似測(cè)度的研宄較為少見(jiàn)，因此提出了基于梯形二維語(yǔ)言變量的相似測(cè)度群決策方法.1預(yù)備知識(shí)定義im設(shè)模糊數(shù)，其隸屬函數(shù)a(X):R->[0,1],滿(mǎn)足:則稱(chēng)I舟a為梯形模糊數(shù)
