改进排序的梯形直觉模糊Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法

摘要：

针对评价信息为梯形直觉模糊数(TrIFN)且属性间不严格相互独立的多属性群决策(MAGDM)问题,提出一种基于改进排序的Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法.首先介绍TrIFN的概念和运算法则;其次由Choquet积分将决策信息间的交互关系转换为待聚合TrIFN的权重信息;然后融合Choquet积分和Bonferroni平均算子,提出梯形直觉模糊Choquet Bonferroni规范赋权调和均值算子(TrIFCBNWHM),并讨论算子的性质;接着构建基于各备选方案TrIFN的质心、均值和模糊度的排序指标模型,得到备选集的一个排序,建立TrIFN环境下的MAGDM方法,并给出具体算子与算法步骤.实例分析验证了TrIFCBNWHM算子和TrIFN排序方法的有效性和可行性.

关键词：多属性群决策、梯形直觉模糊数、Choquet积分、Bonferroni平均算子、规范赋权调和均值算子

所属期刊栏目：28

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;江西自然科学基金资助项目;江西省教育厅科技基金资助项目

在线出版日期：2020-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：134-143