简介：本文结合特征向量法(EM)及和法(SM)优点,提出了一种新的排序方法一具有平均累积优势度的和法(DSM),同EM,SM,MDM[6]相比,此法简单、实用、可靠、计算权重所需时间少、且与EM总是得到相同的方案排序,而其它方法如平均优势度矩阵法(MDM)、对数最小二乘法(LLSM)、最小偏差法(LDM)有时会产生逆序.
简介：定义了满足权重要求的模糊权重向量,利用三角模糊数的截集,给出了模糊加权平均数的计算原理、步骤和一种简便的近似方法.当评价值与权重表达成三角模糊数时,运用该方法可以使决策者以及评价对象本身所具有的模糊性有效地利用起来进行综合评价.最后给出了一个算例.
简介：将D-S证据理论应用于群决策,指出其优势在于应用基本可信度分配函数描述专家意见,并能区分对所描述对象不知道和否定的差异.在专家意见集结上,Dempster证据合成规则有一定的局限性,当证据发生冲突时,会得到不合理的结果.定义了证据间的分歧度,提出一种专家意见集结方法,使得专家意见发生冲突时亦可得到合理的集结结果.
一种具有平均累积优势度的排序方法
三角模糊数的加权平均及其在评价决策中的应用
基于D—S证据理论的群决策专家意见集结方法
