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改進的直覺模糊加權(quán)Heronian幾何平均算子及其在徽酒評價中的應(yīng)用

2020-11-06 09:10:20畢太苗施明華
皖西學院學報 2020年5期
關(guān)鍵詞:信息

畢太苗,施明華

(皖西學院 金融與數(shù)學學院, 安徽 六安 237012)

集結(jié)算子作為信息融合的一種重要工具,是信息科學的重要組成部分。目前已被廣泛地應(yīng)用于人工智能、優(yōu)化研究、模式識別、圖像處理、決策科學等多個研究領(lǐng)域[1]。隨著時代的發(fā)展,人們所處理的信息往往帶有一定的模糊性和不確定性。為此,近年來學者們提出大量的模糊信息集結(jié)算子。例如:有序加權(quán)平均算子用于集結(jié)模糊語言信息[2]、直覺模糊信息[3]、猶豫模糊信息[4];有序加權(quán)幾何平均算子用于集結(jié)不確定語言信息[5]、三角直覺模糊信息[6]、區(qū)間猶豫模糊信息[7];優(yōu)先級加權(quán)平均算子用于集結(jié)區(qū)間直覺模糊信息[8]、中智模糊信息[9]、區(qū)間猶豫模糊語言信息[10]。

上述集結(jié)算子假定信息集結(jié)過程中變量間是相互獨立的,而這一假設(shè)在實際操作中較難滿足。目前文獻大多使用Bonferroni平均算子和Heronian平均算子,對關(guān)聯(lián)程度較高的信息進行融合。文獻[11]將Bonferroni平均算子用于猶豫模糊語言信息的集結(jié),并用于解決智慧醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中的多屬性決策問題;文獻[12]將Bonferroni平均算子用于生產(chǎn)庫存模型中的直覺模糊信息集結(jié);文獻[13]進一步提出直覺模糊Bonferroni幾何平均算子,并用于求解金融投資中的多屬性決策問題。Heronian平均算子和Bonferroni平均算子一樣能捕獲變量之間的關(guān)聯(lián)性,但其計算量卻要明顯少于Bonferroni平均算子,近年來受到廣泛的關(guān)注。文獻[14]結(jié)合幾何平均算子和Heronian平均算子,提出了直覺模糊Heronian幾何平均算子和直覺模糊加權(quán)Heronian幾何平均算子;文獻[15]對猶豫模糊語言加權(quán)Heronian幾何平均算子進行定義,并給出一種多屬性決策問題的求解方法;文獻[16]給出了區(qū)間直覺模糊加權(quán)Heronian幾何平均算子,并用于電子政務(wù)績效評價的多屬性決策問題;文獻[17]將Heronian幾何平均算子引入語言環(huán)境下,定義了不確定語言加權(quán)Heronian幾何平均算子。但這些加權(quán)Heronian幾何平均算子在權(quán)重相相等時無法退化為Heronian平均算子,并且不滿足冪等性。

近年來隨著我國人民生活水平的提高,白酒行業(yè)得到快速發(fā)展。行業(yè)龍頭川酒、貴酒穩(wěn)居領(lǐng)導(dǎo)地位,而處于第二梯隊的徽酒、鄂酒、蘇酒成為白酒行業(yè)的生力軍,市場占有率不斷擴大,品牌辨識度逐漸提高。以古井、口子窖、高爐家酒、迎駕貢酒、皖徽酒等“五朵金花”為代表的主流徽酒品牌,在中部地區(qū)有一定的市場影響力,近些年,依托其有效的營銷模式和清晰的市場定位,讓徽酒在市場中取得了不錯的突破,徽酒開始由曾經(jīng)的地域性品牌向全國性品牌強勢邁進。口子窖首啟的“盤中盤”營銷策略,將重點放在核心消費者終端,取得了空前成功,有效開發(fā)和帶動了市場消費,品牌市場份額也得到大幅度提高。其后,該模式被其他徽酒企業(yè)效仿,也取得了不錯的業(yè)績。創(chuàng)新的營銷模式和有效的品牌策略,使徽酒在全國白酒市場逐漸站穩(wěn)腳跟。但隨著越來越多白酒企業(yè)對這種營銷方式的效仿和跟進,市場競爭也在不斷加劇,導(dǎo)致各品牌搶奪市場酒店、餐飲等終端消費者的成本不斷攀升,而效果卻在減弱,導(dǎo)致企業(yè)利潤大幅度降低。徽酒這種同質(zhì)化的營銷策略很難使其在未來發(fā)展中取得有效突破。從長遠來看,企業(yè)將營銷方向從過度關(guān)注產(chǎn)品、渠道促銷等方面轉(zhuǎn)向品牌運營,才能形成自己的核心競爭力,向良性發(fā)展之路邁進。另一方面,隨著消費升級趨勢的加快,人們的消費理念也在改變,他們開始追求健康飲酒、理性飲酒以及酒企背后的品牌文化。對于白酒企業(yè)來說,緊跟時代發(fā)展,打造鮮明的品牌,提供個性化、功能性產(chǎn)品才是大勢所趨。因此,對于徽酒進行評價,可以找出對徽酒品牌的影響因素,讓酒企更加清楚地了解自身的品牌現(xiàn)狀,從而進行改進提升,對其未來的品牌發(fā)展戰(zhàn)略有著至關(guān)重要的意義。

綜上所述,本文同時考慮到直覺模糊集理論能更好地處理復(fù)雜系統(tǒng)中的模糊性和不確定性,對加權(quán)Heronian幾何平均算子進行重新設(shè)計,提出一種改進的直覺模糊加權(quán)Heronian幾何平均算子,并證明新算子具有退化性、冪等性、單調(diào)性、有界性等良好性質(zhì),最后,將其用于解決白酒評價的多屬性決策問題。

1 預(yù)備知識

1.1 直覺模糊集

定義1[3]設(shè)X是一給定論域,則X上的一個直覺模糊集A為

其中μA(x):X→[0,1]和υA(x):X→[0,1]分別代表A的隸屬函數(shù)和非隸屬函數(shù),并且?x∈X有0≤μA(x)+υA(x)≤1.

為便于計算和討論,將直覺模糊集中的元素用有序區(qū)間對α=(μα,υα)表示,并稱為直覺模糊數(shù)。設(shè)α=(μα,υα)和β=(μβ,υβ)是2個直覺模糊數(shù),規(guī)定:

1)α⊕β=(μα+μβ-μαμβ,υαυβ);

2)α?β=(μαμβ,υα+υβ-υαυβ);

為對直覺模糊數(shù)α=(μα,υα)和β=(μβ,υβ)進行排序,Chen等人提出得分函數(shù)[18](P13-18),[19]:sα=μα-υα;Hong等人引入精確度:hα=μα+υα;Xu等人將二者相結(jié)合,給出如下的排序方法[20]:

· 若sα>sβ,則α>β;

· 若sα=sβ,則

(ⅰ) 當hα=hβ時,有α=β;

(ⅱ) 當hα>hβ時,有α>β.

1.2 Heronian幾何平均算子

定義2[14]設(shè)p≥0,q≥0,且p與q不同時為0,αi=(μαi,υαi) (i=1,2,…,n)為一組直覺模糊數(shù),若

則稱IFGHMp,q為直覺模糊Heronian幾何平均(GHM)算子。

但上述Heronian幾何平均算子僅考慮了變量間的關(guān)聯(lián)性,忽略了權(quán)重信息。為此,Yu等人進一步給出如下定義[14]。

定義3[14]設(shè)p≥0,q≥0,且p與q不同時為0,αi=(μαi,υαi) (i=1,2,…,n)為一組直覺模糊數(shù)。若

則稱IFWGHMp,q為直覺模糊加權(quán)Heronian幾何平均(IFWGHM)算子。

2 改進的直覺模糊WGHM算子

進而有

(1)

故有

下證,由IIFWGHM算子的集結(jié)值是直覺模糊數(shù)。

由0≤μαi≤1,0≤υαi≤1,易知

綜上定理得證。

因此

定理3(1) (冪等性)αi(i=1,2,…,n)為一組直覺模糊數(shù),若αi=α(i=1,2,…,n),則有

(2) (交換性)αi(i=1,2,…,n)為一組直覺模糊數(shù),若α′1,α′2,…,α′n為α1,α2,…,αn任一置換,則有

(3) (單調(diào)性)αi=(μαi,υαi),βi=(μβi,υβi)(i=1,2,…,n)為兩組直覺模糊數(shù),若對任意的i=1,2,…,n,都有μαi≤μβi,υαi≥υβi,則

證明:(1)

(2)

(3) 因為μαi≤μβi,υαi≥υβi(i=1,2,…,n),故有

從而

同理可得

所以

不妨設(shè)IIFWGHMp,q(α1,α2,…,αn)和IIFWGHMp,q(β1,β2,…,βn)的得分函數(shù)和精度分別為sα、sβ以及hα、hβ,則由上式得sβ≥sα.

1) 若sβ>sα,則直接可得

IIFWGHMp,q(α1,α2,…,αn)

2) 若sα=sβ,結(jié)合μαi≤μβi,υαi≥υβi(i=1,2,…,n),可得

從而有hα=hβ,因此

綜上,(3)成立。

(4) 由(1)和(3)可得

綜上,定理3得證。

下面我們給出IIFWGHM算子的一些特殊形式。

情形1若p=0, 則有

情形2若q=0, 則有

情形3若p=1,q=1,則有

注:1) 由情形1和2可知參數(shù)p,q不具備交換性,即

2) 當q=0時IIFWGHM算子無法捕獲變量的權(quán)重信息。

3 直覺模糊多屬性決策方法

在前文定義的IIFWGHM算子基礎(chǔ)上,給出上述決策問題的求解步驟,具體如下:

步驟3:依次計算上述綜合評價值的得分值(如需要,則進一步計算精度值),利用方案綜合評價值的得分對決策方案進行排序,并選擇最優(yōu)方案。

4 實例分析

假定某公司打算選擇某徽酒品牌進行投資,經(jīng)過前期的市場調(diào)研,4種徽酒品牌(x1,x2,x3,x4)進入備選。智囊團的成員決定從以下4個因素(對應(yīng)的權(quán)重為w=(0.2,0.3,0.3,0.2)T),對各4種徽酒品牌的進行評估:

g1-支持力,指的是品牌受關(guān)注度和社會的認可度,具有強大支持力的品牌在市場中的傳播力度更加強勁,而且能夠獲得較強傳播投資和營銷支持;

g2-市場力,指的是品牌在市場中的占有率。一個具有較大市場占有率的品牌,在市場中的認知度會明顯優(yōu)于其他品牌,競爭優(yōu)勢也增強;

g3-行銷范圍,指品牌的銷售區(qū)域,擁有較強的跨區(qū)域、跨文化傳播的能力。若該品牌行銷范圍廣,則在市場更具有認知度和聲望;

g4-趨勢力,指的是品牌是否能與企業(yè)未來發(fā)展相契合,具有良好趨勢力的品牌能夠順應(yīng)市場的發(fā)展,抓住消費者的需求和變化,并與之保持同步。

最終,專家組達成一致評價意見,并給出如下的直覺模糊信息評價矩陣。

表1 直覺模糊信息評價矩陣

為選擇最佳建設(shè)方案,下面利用本文的決策方法進行求解,具體步驟如下:

步驟1:題中涉及的屬性均為效益型指標,因此無須規(guī)范化,可直接進行優(yōu)選決策;

步驟2:利用IIFWGHM集結(jié)算子對上述評價矩陣第i行進行集結(jié),得到方案的綜合評價值,具體如表2。

表2 IIFWGHM算子集結(jié)結(jié)果

步驟3:計算各徽酒品牌綜合評價的得分值,并據(jù)此進行排序(如表3所示),為公司選擇最佳投資品牌。

從表3可見p,q取值不同時,盡管最佳選擇是x2,但整體排序卻不一致。由此可知,IIFWGHM算子決策方法依賴于參數(shù)取值,考慮到計算復(fù)雜性等因素,一般情況下建議決策時取p=q=1。從表2以及表3我們還可以見到一個有趣的現(xiàn)象,當p,q取值相等時,參數(shù)取值越大,評價值和得分值越低。事實上,可以證明p=q時,IIFWGHM算子是關(guān)于參數(shù)遞減的,對于樂觀者可以選擇取值較低的參數(shù),而悲觀者則相反。但過大的參數(shù)也會導(dǎo)致模型識別能力降低,例如本題中p=q=30時,x2~x4~x1?x3.因此決策過程中要合理的選擇參數(shù)進行決策。

表3 決策結(jié)果

5 比較分析

下面我們將本文方法同已有的直覺模糊多屬性決策方法進行對比,由于這些方法的主要區(qū)別在于使用不同的集結(jié)算子,因此我們有重點的選取直覺模糊加權(quán)Heronian平均(IFWHM)算子[21],直覺模糊加權(quán)幾何Heronian平均(IFWGHM)算子[14],以及直覺模糊加權(quán)Bonferroni平均(IFWBM)算子[22],同本文的改進的直覺模糊加權(quán)幾何Heronian平均(IIFWGHM)算子進行對比,具體結(jié)果如表5所示。

表4 方法比對結(jié)果

6 結(jié)論

在經(jīng)濟社會快速發(fā)展的今天,人們所面臨的信息往往具有一定的不確定性和模糊性,直覺模糊數(shù)是處理此類信息的一種有效技術(shù)。本文對于現(xiàn)有的加權(quán)幾何Heronian平均算子進行設(shè)計,給出了一種具有退化性以及冪等性等優(yōu)良性質(zhì)的直覺模糊加權(quán)幾何Heronian平均算子。此外,基于新設(shè)計的算子,提出一種多屬性決策方法,徽酒品牌評價案例表明方法的可行性和有效性。

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