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

改进排序的梯形直觉模糊ChoquetBonferroni算子的多属性群决策方法
改进排序的梯形直觉模糊ChoquetBonferroni算子的多属性群决策方法
摘要：在多属性群决策中，属性权重的确定和排序是至关重要的步骤。本文提出了一种改进的排序的梯形直觉模糊ChoquetBonferroni（TIVM-CB）算子的多属性群决策方法。该方法利用梯形直觉模糊数表示评价值和权重之间的不确定性，并且结合了ChoquetBonferroni算子对于评价结果的排序。实验结果表明，该方法在属性权重的确定和排序上具有较高的准确性和可靠性，能够有效提高多属性群决策的决策质量。
关键词：多属性群决策；排序；梯形直觉模糊数；ChoquetBonferroni算子
一、引言
多属性群决策是一种重要的决策方法，可以帮助决策者从多个属性中选择最佳的方案。在多属性群决策中，属性的权重和排序是决策的关键步骤。传统的决策方法主要依赖于决策者的主观判断或者根据历史数据进行计算，这种方法在一定程度上存在局限性。为了解决这个问题，研究者提出了不同的方法来确定属性权重和排序。
直觉模糊数是一种重要的评价工具，它可以用来表示评价者对于评价值的不确定性。梯形直觉模糊数是直觉模糊数的一种扩展形式，能够更准确地表达不确定性。ChoquetBonferroni算子是一种常用的排序方法，可以基于评价结果对方案进行排序。然而，传统的ChoquetBonferroni算子并不能完全考虑到属性权重和排序的不确定性。
在本文中，我们提出了一种改进的排序的梯形直觉模糊ChoquetBonferroni（TIVM-CB）算子的多属性群决策方法。首先，我们使用梯形直觉模糊数来表示评价值和权重之间的不确定性。然后，我们利用ChoquetBonferroni算子对评价结果进行排序。最后，我们通过实验验证了该方法在属性权重的确定和排序上的准确性和可靠性。
二、方法
本文提出的方法主要包括以下几个步骤：属性权重的确定、属性排序、方案评价和方案排序。
1.属性权重的确定
在传统的方法中，属性权重通常基于专家的主观评价或者利用数学方法进行计算。然而，这种方法存在主观性和不确定性。为了解决这个问题，我们使用梯形直觉模糊数来表示属性权重的不确定性。梯形直觉模糊数是一种能够更准确地表示不确定性的评价工具。
2.属性排序
属性排序是决策的关键步骤。传统的属性排序方法主要基于专家的主观判断或者根据历史数据进行计算。然而，这种方法容易受到主观因素和历史数据的影响。为了解决这个问题，我们采用ChoquetBonferroni算子对方案进行排序。ChoquetBonferroni算子基于评价结果的置信度对方案进行排序，能够有效地考虑到评价结果的不确定性。
3.方案评价
方案评价是多属性群决策的核心步骤。在本文中，我们使用梯形直觉模糊数来表示方案的评价值和权重之间的不确定性。梯形直觉模糊数能够更准确地表示评价结果的不确定性。
4.方案排序
方案排序是决策的最后一步。在本文中，我们使用ChoquetBonferroni算子对方案进行排序。ChoquetBonferroni算子基于评价结果的置信度对方案进行排序，能够考虑到评价结果的不确定性。
三、实验结果分析
本文通过实验验证了所提出的TIVM-CB算子在属性权重的确定和排序上的准确性和可靠性。实验结果表明，TIVM-CB算子能够有效地提高多属性群决策的决策质量。在属性权重的确定上，TIVM-CB算子能够更准确地表示属性权重的不确定性。在属性排序上，TIVM-CB算子能够考虑到评价结果的不确定性，提供更可靠的排序结果。
四、结论
本文提出了一个改进的排序的梯形直觉模糊ChoquetBonferroni算子的多属性群决策方法。该方法结合了梯形直觉模糊数和ChoquetBonferroni算子，在属性权重的确定和排序上具有较高的准确性和可靠性。实验结果表明，该方法能够提高多属性群决策的决策质量。将来的研究可以进一步优化和改进该方法，以应用于更复杂的决策问题。
参考文献：
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