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屬性值為三角模糊數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輸管理局
精品 2015年11期
關鍵詞:定義方法

□ 王本梅 周愛蓮 安吉縣道路運輸管理局

屬性值為三角模糊數的多屬性群決策方法探究

□ 王本梅 周愛蓮 安吉縣道路運輸管理局

[導讀] 針對屬性值均為三角模糊數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向量的內積,計算專家評判的相似度和差異度,從而確定群體專家的權重。利用離差最大化得到屬性的權重,確定方案的群體綜合屬性值,利用模糊數大小的可能度得到排序權向量,從而給出方案排序結果。應用實例驗證了方法的可行性和合理性。

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

1.三角模糊數相關定義

定義1[1]稱為三角模糊數,其隸屬度函數為即:

定義2[2]考慮任意兩個三角模糊數,根據擴展原理,有相應的模糊數運算規則如下:

定義3[3]設為任意兩個三角模糊數,則稱的積。特別地,當時,為的模。

定義6[3]設和為任意兩個正模糊數,稱:

定義7[4]設為任意兩個三角模糊數,則的可能度為:

定義8[4]設由n+1個三角模糊數構成的集合為,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重,一個屬性對于不同方案的不同權重,更加細致、合理地刻畫了不同專家、不同屬性對決策結果的影響,更加符合實際。在考慮模糊多指標決策問題中,由于各指標的量綱可能不同,所以需要對原始決策矩陣進行規范化,在此,假設屬性類型為效益型,利用文[1]將決策矩陣規范化為其中,

3.群專家權重的確定

一個專家的評判與群體評判的綜合結果越相近,則說明其可信度越高,其權重也應越大。為求專家的權重,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系反映評判的總體相似性;二是用兩三角模糊數的距離反應評判結果之間的差異性。

定義9[5]決策者對于方案的權重的定義為:

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)得到各專家關于方案的權重分別為:

對決策者,由公式(10)求解各屬性的權重分別為:

由公式(11)得到各決策者對各供應商的綜合屬性值,再由公式(12)得到各供應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,根據定義7、定義8計算方案大小的可能度,從而得到排序權向量[7],其中,的值越大,對應的方案越優。計算結果如下:。所以最佳供應商是s2。

5.結語

通過對模糊型多屬性群決策問題的研究,得出結論:(1)通過計算模糊數向量的內積和距離得到其相似度和差異度,進而得到專家權重,避免了主觀確定專家權重的不足,為模糊型多屬性群決策問題專家權重的確定提供理論依據。(2)在屬性權重完全未知的情況下,運用離差最大化的方法建立非線性規劃模型,并求解該模型得到屬性權重,避免了主觀隨意性,使結果更加客觀可信。(3)將專家權重、屬性權重與決策矩陣進行集結得到各供應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向量,從而確定方案的優劣,避免了三角模糊數之間的直接比較。為權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的模糊型多屬性群決策方法[J].數理醫藥學雜志,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].系統工程與電子技術,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規劃設計。

[2]周愛蓮(1972-),女,副教授,碩導,主要研究方向為物流系統規劃設計。

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