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基于IFN输入的复杂系统关联MCGDM方法
  • ISSN号:1001-0920
  • 期刊名称:《控制与决策》
  • 时间:0
  • 分类:C934[经济管理—管理学]
  • 作者机构:[1]西南交通大学交通运输与物流学院,成都610031, [2]西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,成都610031
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(70971017,71371156); 西南交通大学优秀博士学位论文培育项目
中文摘要:

考虑现有直觉模糊熵公理化定义存在的不足,提出改进直觉模糊熵的公理化定义及其计算公式;同时,定义广义幂均算子,验证其相关性质,给出确定幂方参数的方法,并将其推广至广义直觉模糊幂均算子;在以直觉模糊数(IFN)为信息输入的复杂系统框架内,针对决策者及准则之间均存在交互关联关系且权重信息完全未知的多准则群决策(MCGDM)问题,提出基于直觉模糊熵与广义直觉模糊幂均算子的关联MCGDM方法.案例分析表明,所提出的方法是可行且有效的.

英文摘要:

In view of the deficiency of axiomatic definitions of intuitionistic fuzzy sets among current researches, an improved axiomatic definition of the intuitionistic fuzzy entropy is presented, and a corresponding formula is structured. In order to minimize the influence of abnormal data for information aggregation, a power parameter is introduced to define the generalized power average(GPA) operator. The related properties of GPA are proposed and verified, and an approach for determining the power parameters is also presented. Furthermore, the GPA operator is extended to intuitionistic fuzzy environments to proposed the generalized intuitionistic fuzzy power average operator. In a framework of complex system whose performance is evaluated as intuitionistic fuzzy numbers(IFNs), with respect to a multiple criteria group decision making(MCGDM) problem, in which there are both interactions among decision-makers, and criteria and decision-makers’ weights and criterion weights are both unknown, an interdependent MCGDM method based on an intuitionistic fuzzy entropy and a generalized intuitionistic fuzzy power average operator is proposed. A practical example illustrates the effectiveness and feasibility of the proposed decision-making methods.

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期刊信息
  • 《控制与决策》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:东北大学
  • 主编:张嗣瀛 王福利
  • 地址:沈阳市东北大学125信箱
  • 邮编:110004
  • 邮箱:kzyjc@mail.neu.edu.cn
  • 电话:024-83687766
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0920
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1124/TP
  • 邮发代号:8-51
  • 获奖情况:
  • 1997年被评为辽宁省优秀编辑部,1999年期刊影响因子在信息与系统类期刊中排名第二位
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:32961