基于不確定語言的EDAS決策方法 ①

侯麗芬

(朔州師范高等專科學校數計系, 山西 朔州 036002)

0 引 言

2015年，Keshavarz Ghorabass在文獻[1]中提出一種(EDAS)評價方法.此方法主要思想是利用待選方案與平均方案(平均值)的距離值進行評價,進而可以用來解決那些以確定數值為決策語言信息的決策問題.針對人們的一些模糊評價語言信息，我們把這種評價方法(EDAS評價方法)加以推廣,在不確定語言決策環境下,進一步提出一種基于EDAS評價方法的不確定語言信息多屬性決策模型.

1 基本概念

1.1 不確定語言的集結算子

若

(1)

則稱函數ULA為不確定語言算術平均(ULA)算子．

1.2 不確定語言的可能度比較方法

(2)

2 基于EDAS評價方法的不確定語言決策模型[3]

2.1 基于EDAS評價方法的不確定語言決策方法

第一步：計算n個待選方案在各屬性下的平均方案的評價值BV.

BV=(BV1,BV2,…,BVm)，

其中

(3)

第二步：結合屬性的不同類型,分別計算各待選方案與平均方案的正向距離的矩陣和反向距離值的矩陣NDB.

PDB=(PDBif)n×m;NDB=(NDBif)n×m，

PDBif=

(4)

NDBif=

(5)

第三步：再結合各屬性的權重向量θ=(θ1,θ2,…,θm)T,計算各待選方案bi(i=1,2,…,n)的加權距離(正向加權距離SPi和反向加權距離SNi)．

(6)

第四步：結合正向加權距離SPi與反向加權距離SNi，計算出各待選方案的綜合評價值，最終結合綜合評價值對各待選方案進行排序，作出選擇．

(7)

2.2 實例分析

在一項基金投資中，有4個備選類別(四個方案B={b1,b2,b3,b4})需要進行評估，評估過程中要考慮以下4個指標進行綜合評估：技術水平(e1),市場潛力(e2)，政策因素(e3),投資風險(e4),其權重向量為θ=(0.3,0.2,0.3,0.2)T．決策者在決策過程中所使用的語言評估標度為

S={s0=極差，s1=很差，s2=差，s3=中等，s4=好，s5=很……