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基于不同偏好信息的多属性群决策熵模型及其应用研究

范福云  
【摘要】:群决策中,决策者群体常根据研究判断对每个方案的属性值给出带有个人偏好信息的评价值。如何根据专家所给出的带有偏好信息的评价信息科学客观地选择最优方案,体现群体专家的集体意志,是一个值得深入研究的问题。对此,本文进行了如下研究: (1)提出了对现阶段存在的十类不同偏好信息:实数效用值型、偏好次序型、互反判断矩阵型、互补判断矩阵型、区间数型、区间数互补判断矩阵型、模糊数型(包括三角模糊数和梯形模糊数)、直觉模糊判断矩阵型、区间直觉模糊判断矩阵型和语言变量型进行一致化的方法,给出了集结十类不同偏好信息的一种群决策流程,并通过一个应急预案表明该方法的实效性. (2)针对多方案多属性群决策问题,以不同决策者对相同方案不同属性的评价值为基础,根据数据稳定性与属性权重之间的正相关关系,提出以属性评价值的熵作为数据稳定性的度量依据以及基于该熵值的客观权重确定方法。同时,依据群决策者对属性的主观偏好权重评价值的稳定性及其平均值的大小之间的关系给出属性的综合主观权重。然后综合考虑决策者自身权重、方案属性的主、客观权重,建立了基于数据稳定性的多属性群决策的综合权重确定方法与具体的决策步骤。最后,通过一个实例表明了所提方法的可行性与合理性。 (3)建立基于不同偏好信息的多属性群决策熵模型,并将该模型应用到硫酸制造企业的清洁生产方案选择中。结果表明了该方法是科学与实用的。


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