基于区间犹豫模糊多粒度决策粗糙集的多属性群决策方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110135587A(43)申请公布日2019.08.16(21)申请号201910388038.3(22)申请日2019.05.10(71)申请人山西大学地址030006山西省太原市坞城路92号(72)发明人张超李德玉(74)专利代理机构太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙)14115代理人张向莹(51)Int.Cl.G06N7/02(2006.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书6页说明书20页附图3页(54)发明名称基于区间犹豫模糊多粒度决策粗糙集的多进行优劣排序；依据属性群决策方法(57)摘要本发明公开了一种基于区间犹豫模糊多粒得到最优备选方案。本发明为多属性群决策问题度决策粗糙集的多属性群决策方法，其中提出四提供了一种从多粒度三支计算角度出发的有效种区间犹豫模糊多粒度决策粗糙集，来体现决策解决方案。专家所提出意见之间的乐观性、悲观性、少数服从多数、多数服从少数、风险中性，通过输入区间犹豫模糊信息系统(U,V,Ri,E)；输出最优备选方案x*；具体计算包括从四种具有不同风险的区间犹豫模糊信息融合理论模型中选择一种理论模型；确定专家权重及所选择出理论模型中的参数λ；将条件概率Pr(E|x)和Pr(Ec|x)替换为所选择出理论模型中的区间犹豫模糊隶属度；针对每一个方案xj计算条件概率的比值及对应的得分函数对备选方案CN110135587ACN110135587A权利要求书1/6页1.基于区间犹豫模糊多粒度决策粗糙集的多属性群决策方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1.区间犹豫模糊多属性群决策的模型建立步骤1.1多属性群决策的建立与表示：针对一个多属性群决策中的方案匹配问题，建立备选方案集、属性集和专家权重，令该多属性群决策问题的备选方案集为U，U＝{x1,x2,...,Txp}，属性集为V，V＝{y1,y2,...,yq}，专家权重为ω，ω＝(ω1,ω2,...,ωm)(i＝1,2,...,m)，m代表专家的总数，其中ωi∈[0,1]且决策者对每个备选方案利用属性集中的各个属性进行评价；步骤1.2区间犹豫模糊信息系统的建立与表示：首先，利用区间犹豫模糊集理论，每个专家在各自权重下以区间犹豫模糊数的形式给出评价结果，从而构成区间犹豫模糊关系Ri∈IVHFR(U×V)(i＝1,2,...,m)；然后，决策者利用属性集中的各个属性给出标准评价集E∈IVHF(V)；最后，基于前面给出的U，V，Ri和E，建立区间犹豫模糊信息系统(U,V,Ri,E)，即以(U,V,Ri,E)作为区间犹豫模糊多属性群决策的问题描述；步骤1.3区间犹豫模糊多属性群决策的问题求解：集成不同专家给出的区间犹豫模糊关系Ri，得到融合后的关系R，计算标准评价集E与R中所包含方案xj(j＝1,2,...,p)的相似程度，进而对备选方案x1,x2,...,xp进行优劣排序，最终可得最优备选方案x*；步骤2.基于区间犹豫模糊多粒度决策粗糙集的多属性群决策的模型计算模型输入：区间犹豫模糊信息系统(U,V,Ri,E)；模型输出：最优备选方案x*；根据模型的输入信息和输出要求，通过如下计算得到最优备选方案x*：步骤2.1从四种具有不同风险的区间犹豫模糊信息融合理论模型中选择一种理论模型；步骤2.2确定专家权重为ω，确定所选择出理论模型中的参数λ；步骤2.3将条件概率Pr(Ex)和Pr(Ec|x)替换为所选择出理论模型中的区间犹豫模糊隶属度；步骤2.4针对每一个方案xj计算条件概率的比值步骤2.5计算条件概率的比值对应的得分函数步骤2.6得分函数的大小对备选方案x1,x2,...,xp进行优劣排序；步骤2.7到最优备选方案x*。2.根据权利要求1所述的基于区间犹豫模糊多粒度决策粗糙集的多属性群决策方法，其特征在于：所述步骤1.2区间犹豫模糊信息系统的建立与表示中，所述区间犹豫模糊关系2CN110135587A权利要求书2/6页Ri∈IVHFR(U×V)(i＝1,2,...,m)和标准评价集E∈IVHF(V)的构建依据如下定义：定义1：U是一个有限论域，D[0,1]代表[0,1]上所有闭子区间构成的集合，在U上的一个区间犹豫模糊集E可表示为函数h，h应用到U上会返回一个在[0,1]上的子集，称E＝{<x,hE(x)>|x∈U}为U上的一个区间犹豫模糊集，且hE(x):U→D[0,1]代表hE(x)是D[0,1]中几个可能区间数的集合，为U中的元素x属于E的程度，称hE(x)为区间犹豫模糊数，表示为和代表区间数的下界和上界；此外，把U上所有的区间犹豫模糊集记作IVHF(U)，那么E∈IVHF(V)则代表任意一个区间犹豫模糊集E取自于论域V上所有的区间犹豫模糊集IVHF(V)；定义2：