一种改进的模糊软集多参数决策方法

摘要：

模糊软集多参数决策方法中经常将Zadeh交与代数积使用在数据融合方法中,在一些实际应用中会产生信息缺失,导致决策者无法做出准确的选择.针对这一问题,结合Einstein运算法则提出一种新的数据融合方法,用于解决信息缺失和对象无法排序的问题.所提出的基于模糊软集的多参数决策方法是通过Einstein积运算进行多个参数集合的整合,从而得到一个合成模糊软集,再由合成模糊软集计算得到对照矩阵与得分表,最终得到对象的全排序,为决策者提供判断依据.通过实例结果,可以验证新方法在决策问题中的正确性和有效性.

关键词：模糊软集、合成模糊软集、决策

所属期刊栏目：39

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61163036

在线出版日期：2017-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1546-1551