基于模糊加权最小二乘的多粒度语言决策信息集成

张在房; 褚学宁; 程辉

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基于模糊加权最小二乘的多粒度语言决策信息集成

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运用最小二乘原理,考虑不同决策专家对其决策结果的信心度并作为信息集成的计算权重,以最终集成结果与单一专家决策信息间的距离平方和为优化目标,建立了多粒度决策信息集成的模糊加权最小二乘规划模型,并以多粒度决策信息的变化范围为约束,与线性距离规划模型进行对比优化计算.结果表明,该模型适用于多粒度语言信息的集成,并能够使最终的群体决策结果尽可能逼近每个决策专家的意见,即降低决策过程中的主观性、计算复杂性及结果残差.通过在水平定向钻机产品方案决策中的实例应用,验证了其具有较好实用性和有效性.

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来源
《上海交通大学学报》 |2009年第9期|1377-1382|共6页
作者
张在房; 褚学宁; 程辉;
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作者单位

上海交通大学机械与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类决策学;
关键词
多粒度语言决策信息; 群决策; 最小二乘法; 专家信心度;

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