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        屬性值為三角模糊數(shù)的多屬性群決策方法探究

        2015-11-04 09:27:02王本梅周愛蓮安吉縣道路運(yùn)輸管理局
        精品 2015年11期
        關(guān)鍵詞:決策問題評判權(quán)重

        □ 王本梅 周愛蓮 安吉縣道路運(yùn)輸管理局

        屬性值為三角模糊數(shù)的多屬性群決策方法探究

        □ 王本梅 周愛蓮 安吉縣道路運(yùn)輸管理局

        [導(dǎo)讀] 針對屬性值均為三角模糊數(shù)的多屬性群決策問題,提出了一種新的方法。該方法通過定義三角模糊數(shù)向量的內(nèi)積,計算專家評判的相似度和差異度,從而確定群體專家的權(quán)重。利用離差最大化得到屬性的權(quán)重,確定方案的群體綜合屬性值,利用模糊數(shù)大小的可能度得到排序權(quán)向量,從而給出方案排序結(jié)果。應(yīng)用實例驗證了方法的可行性和合理性。

        隨著學(xué)術(shù)界對決策問題的關(guān)注,相關(guān)研究也越來越多。大多數(shù)文獻(xiàn)都針對決策方法進(jìn)行研究,而對群體專家權(quán)重確定的問題很少涉及,一般都是假定專家權(quán)重相同或事先給定,太過于絕對化、經(jīng)驗化。為此,本文針對屬性為三角模糊數(shù)的問題,重點研究專家權(quán)重和屬性權(quán)重的確定方法,通過定義三角模糊數(shù)向量的內(nèi)積,計算專家評判的相似度和差異度,從而確定群體專家的權(quán)重。通過離差最大化得到屬性的權(quán)重,確定方案的群體綜合屬性值,利用模糊數(shù)大小的可能度得到排序權(quán)向量。

        1.三角模糊數(shù)相關(guān)定義

        定義1[1]稱為三角模糊數(shù),其隸屬度函數(shù)為即:

        定義2[2]考慮任意兩個三角模糊數(shù),根據(jù)擴(kuò)展原理,有相應(yīng)的模糊數(shù)運(yùn)算規(guī)則如下:

        定義3[3]設(shè)為任意兩個三角模糊數(shù),則稱的積。特別地,當(dāng)時,為的模。

        定義6[3]設(shè)和為任意兩個正模糊數(shù),稱:

        定義7[4]設(shè)為任意兩個三角模糊數(shù),則的可能度為:

        定義8[4]設(shè)由n+1個三角模糊數(shù)構(gòu)成的集合為,則的可能度為:

        2.群決策模型描述

        本文計算出一位專家對于不同方案的不同權(quán)重,一個屬性對于不同方案的不同權(quán)重,更加細(xì)致、合理地刻畫了不同專家、不同屬性對決策結(jié)果的影響,更加符合實際。在考慮模糊多指標(biāo)決策問題中,由于各指標(biāo)的量綱可能不同,所以需要對原始決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化,在此,假設(shè)屬性類型為效益型,利用文[1]將決策矩陣規(guī)范化為其中,

        3.群專家權(quán)重的確定

        一個專家的評判與群體評判的綜合結(jié)果越相近,則說明其可信度越高,其權(quán)重也應(yīng)越大。為求專家的權(quán)重,首先把專家的評價值按一定的方法形成一個多維向量,然后從兩個方面考慮:一是用兩向量的空間位置關(guān)系反映評判的總體相似性;二是用兩三角模糊數(shù)的距離反應(yīng)評判結(jié)果之間的差異性。

        定義9[5]決策者對于方案的權(quán)重的定義為:

        4.算例

        表2 專家群體給出方案s1的屬性值

        表3 專家群體給出方案s2的屬性值

        表4 專家群體給出方案s3的屬性值

        首先,規(guī)范化決策矩陣,由公式(7)、(8)計算各專家評價方案的相似度和差異度為:

        由式(9)得到各專家關(guān)于方案的權(quán)重分別為:

        對決策者,由公式(10)求解各屬性的權(quán)重分別為:

        由公式(11)得到各決策者對各供應(yīng)商的綜合屬性值,再由公式(12)得到各供應(yīng)商的群體綜合屬性值分別為:

        由于方案的群體綜合屬性值仍為模糊數(shù),根據(jù)定義7、定義8計算方案大小的可能度,從而得到排序權(quán)向量[7],其中,的值越大,對應(yīng)的方案越優(yōu)。計算結(jié)果如下:。所以最佳供應(yīng)商是s2。

        5.結(jié)語

        通過對模糊型多屬性群決策問題的研究,得出結(jié)論:(1)通過計算模糊數(shù)向量的內(nèi)積和距離得到其相似度和差異度,進(jìn)而得到專家權(quán)重,避免了主觀確定專家權(quán)重的不足,為模糊型多屬性群決策問題專家權(quán)重的確定提供理論依據(jù)。(2)在屬性權(quán)重完全未知的情況下,運(yùn)用離差最大化的方法建立非線性規(guī)劃模型,并求解該模型得到屬性權(quán)重,避免了主觀隨意性,使結(jié)果更加客觀可信。(3)將專家權(quán)重、屬性權(quán)重與決策矩陣進(jìn)行集結(jié)得到各供應(yīng)商的群體綜合屬性值。并利用方案大小的可能度得到排序權(quán)向量,從而確定方案的優(yōu)劣,避免了三角模糊數(shù)之間的直接比較。為權(quán)重未知的模糊型多屬性群決策問題提供一定的參考。

        [1]張利萍,鄭彥玲.一種基于三角模糊數(shù)的模糊型多屬性群決策方法[J].數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志,2011,24(1):15-18.

        [2]周宏安劉三陽.基于離差最大化模型的模糊多屬性決策投影[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2007,29(5):741-744.

        [1]王本梅(1985-),女,碩士研究生,主要研究方向為物流系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計。

        [2]周愛蓮(1972-),女,副教授,碩導(dǎo),主要研究方向為物流系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計。

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