混合不确定性下基于区间证据随机抽样的统一赋权法

混合不确定性下基于区间证据随机抽样的统一赋权法

论文摘要

由于评价问题的复杂性,以及专家知识和经验的局限性,群决策信息中往往同时包含不同程度的不确定性。在区间证据理论框架下对认知不确定性信息、多区间概率信息、不完全信息等混合不确定信息进行统一表示,进而根据区间证据间的相似度对群决策信息进行融合;采用区间数对评语等级进行定量化,并根据融合结果构造个指标重要程度的概率分布函数;最后通过概率分布函数的蒙特卡洛随机抽样确定指标权重。算例分析结果表明了新方法的有效性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 问题描述
  • 2 基于区间证据理论的混合不确定信息统一表示
  •   2.1 区间证据理论
  •   2.2 混合不确定信息的统一表示
  • 3 基于概率分布蒙特卡洛抽样的赋权法
  •   3.1 群决策混合不确定信息融合
  •   3.2 指标赋权
  • 4 实例分析
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 闫英,锁斌,甘蜜

    关键词: 群决策,指标赋权,混合不确定信息,区间证据理论,蒙特卡洛抽样

    来源: 运筹与管理 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学

    单位: 西南科技大学经济管理学院,中国工程物理研究院电子工程研究所,西南交通大学交通运输与物流学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(71403225),四川省社科联学科共建项目(SC17XK076),四川省教育厅项目(XHJJ-1817),绵阳市社科联(SCXX2017YB09)

    分类号: O212.2

    页码: 41-47

    总页数: 7

    文件大小: 337K

    下载量: 153

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