基于正态云期望和方差距离的语言型多属性决策方法研究

摘要：

针对属性权重完全未知,属性指标值为不确定语言值的多属性决策问题,提出一种基于云模型的决策方法.首先,引入正态云的不确定度概念和正态云的期望方差距离(Manhattan距离);其次,将不确定语言值转化为正态云信息,建立基于正态云不确定度最小化的优化模型确定各属性客观权重;然后,通过云加权算术平均(CWAA)算子实现正态云信息综合集成,并通过基于Manhattan距离的TOPSIS方法得到各方案的排序;最后,运用企业竞争情报实例说明该方法的可行性和有效性.

关键词：正态云;不确定度;Manhattan距离;多属性决策

所属期刊栏目：36

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家社会科学基金一般项目"基于多源数据融合的突发事件决策需求研究";教育部人文社会科学研究规划基金项目"云模型不确定度量方法及其语言型多属性评价应用研究"

在线出版日期：2021-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：12-19