針對復(fù)雜性和不確定性多屬性決策問題,考慮定量和定性融合的屬性形式,提出了模塊化隨機多準則妥協(xié)解排序法(Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR),該方法無需將信息統(tǒng)一,就能處理多種信息形式存在的多屬性決策問題。采用精確數(shù)、隨機變量處理定量評價信息,用概率語義術(shù)語集處理定性評價信息;通過改進離差最大化法確定屬性權(quán)重;根據(jù)Mo-RVIKOR對決策對象進行排序;最后以某公司C2B定制化服務(wù)質(zhì)量評測項目為例,驗證了所提方法的有效性。

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【部分圖文】：

圖1 本文所提方法研究框架

本文提出基于Mo-RVIKOR的混合多屬性決策方法,專家根據(jù)屬性性質(zhì)確定該屬性的評價信息類型;采用精確數(shù)型、隨機變量型和概率語義型三種類型的評價信息對屬性進行評價;通過改進離差最大化法確定各方案的屬性權(quán)重;基于Mo-RVIKOR方法將評價信息矩陣根據(jù)屬性分成獨立模塊,分別計算各屬....

圖2 屬性權(quán)重對比圖

對比得到的屬性權(quán)重,對比方法屬性權(quán)重為w″=(0.43,0.03,0.07,0.05,0.43),本文方法的屬性權(quán)重為w′1、w′2和w′3,如圖2所示。從圖2可以看出,本文屬性權(quán)重w′1、w′2和w′3由于考慮了不同方案中屬性權(quán)重重要程度不同,在屬性C3、C4的權(quán)重分配上有差異....

本文編號：4055546