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    基于IVHFGWBM算子的猶豫關聯多屬性決策方法

    2018-09-04 07:51:38徐寶達
    統計與決策 2018年15期
    關鍵詞:算子排序關聯

    張 健,張 鵬,徐寶達

    (1.重慶文理學院 經濟管理學院,重慶 402160;2.揚州大學 商學院,江蘇 揚州 225100;3.吉林大學 管理學院,長春 130012)

    0 引言

    社會信息化的發(fā)展,促使決策屬性的復雜度快速提升,加之人們對決策問題認知的模糊性及問題自身的不確定性,故決策屬性值多用模糊信息來體現。因直覺模糊理論能夠較好處理多屬性決策問題(MADM)中的模糊性和不確定性,自Atanassov提出直覺模糊集(IFS)[1]以來,眾學者[2-7]對其進行拓展研究。因猶豫模糊集(HFS)對隸屬度的改進更能符合現實的實際情況,應用猶豫模糊信息融合算子進行求解MADM問題的成為研究的熱點。文獻[8,9]在聚類分析中驗證了HFS的關聯系數求解公式;文獻[10-13]則研究了猶豫模糊信息融合算子理論及其相關性質,并用于分析相互獨立屬性的MADM中。但是,國內外學者對屬性相互關聯的區(qū)間猶豫模糊多數據決策問題的研究相當欠缺,為此,基于幾何Bonferroni平均(GBM)算子可以將多個輸入因子融合為介于最小和最大之間的輸出因子,有效地消除屬性間的關聯信息[14-17]。本文在求解關聯屬性的區(qū)間猶豫模糊MADM時,結合區(qū)間猶豫模糊集(IVHFS)原理與GBM算子理論,提出一種基于IVHFGWBM算子的新型決策算法,并將該算法應用在南水北調中線工程供應商選擇實例中,為MADM的求解提供了新途徑。

    1 相關理論

    1.1 預備知識

    定義 1[8]:設 X 為一個給定的集合,稱 A={x,hA(x)|x∈X}的二元組為 X 上的IVHFS。其中,hA(x)=h=(γL,γU)為區(qū)間模糊數集合,即x∈A的可能隸屬度集合,記hA(x)為猶豫模糊元(IVHFE)。定義 2[18]:設為兩個區(qū)間模糊數的可能度為:

    1.2 IVHFS得分函數

    定義3[12]:設任意一個IVHFEh,則h的得分函數為:

    其中,#h為IVHFEh中的元素個數,對任意IVHFEh1和 h2,若 S(h1)≥S(h2),則 h1≥h2。

    1.3GBM算子概念

    定義4[14]:設 p,q>0,非負實數集合{a1,a2,…,an},稱函數GBp,q為GBM算子。

    基于GBM能夠有效地消除屬性間的關聯信息,針對屬性值為IVHFS給出的且屬性間存在相互關聯的多屬性決策問題,本文給出區(qū)間猶豫模糊GBM算子概念。

    其中:

    注:定理1的證明略。

    1.4IVHFGWBM算子概念

    綜上知,IVHFGBM算子充分考慮了屬性間關聯性,消除屬性間冗余信息對決策結果的影響,而不同屬性具有不同的重要程度,下面提出IVHFGWBM算子概念。

    其中:

    2 基于IVHFGWBM算子的多屬性決策算法步驟

    對于多屬性決策,設A={ }A1,A2,…,At為方案集合,屬性集合為C={ }C1,C2,…,Cn,屬性權重為 w=[w1,w2,…,假設決策者對方案Ai在屬性Cj下的評價值為IVHFE,記

    算法步驟:

    步驟1:設決策者對方案Ai在屬性Cj下的評價信息為IVHFE,得到決策矩陣為hij。

    步驟2:對決策矩陣進行信息集成,得到方案Pi(i=1,2,…,t)的總體評價值。

    步驟3:通過式(6)計算方案 Ai(i=1,2,…,t)的得分函數值 S(hi)。

    步驟4:根據式(5)計算每個方案的得分值 S(hi)之間的對比矩陣。

    令pij=p( )S(hi)≥S(hj),于是得到互補矩陣 P=(pij)t×t。

    步驟5:根據IVHFS排序方法對方案進行優(yōu)劣排序,進而得到最佳方案。

    3 實例分析

    考慮在進行南水北調中線工程中的供應商選擇問題,有5個備選供應商A1~A5,4個評價屬性C1~C4(企業(yè)資質、服務水平、技術水平和價格),[0.1,0.3,0.2,0.4]T為屬性權重,決策專家使用IVHFE信息對備選供應商進行滿意度測評,下面用本文提出的IVHFGWBM算子進行備選供應商的優(yōu)劣排序。

    參數設置:p=q=1

    步驟1:決策者針對方案Ai在屬性Cj下的評價值為IVHFE,得到決策陣如表1所示。

    表1 區(qū)域猶豫模糊決策矩陣

    步驟2:利用表1給出的決策信息和式(7)得到整體的綜合測評值。以供應商A1為例:

    同理得到備選供應商A2,A3,A4,A5在屬性C1~C4下的綜合評價值分別如下:

    步驟3:由公式(2)計算得出IVHFEh的得分函數S(hi)(i=1,2,3,4,5)。

    對比分析文獻[8],由IVHFOWA算子得到的備選供應商的排序結果為A1>A4>A3>A2>A5。由IVHFOWG算子得到的備選供應商的排序結果為A1>A4>A2>A3>A5。兩種算子得到的最優(yōu)供應商均為A1。證明本文提出的IVHFWBM算子的正確性。

    4 結論

    社會信息化的不斷發(fā)展使得MADM問題的決策難度越來越大,決策專家在決策時容易受到經驗和知識水平的限制,給出的決策屬性之間一般存在關聯特性,如綜合選擇一個供應商優(yōu)劣的決策屬性中有供應商技術水平和價格,一般技術水平較優(yōu)的供應商大多價格也會高一些。因此考慮屬性間相互關聯的信息融合算子顯然更符合決策實際。為了彌補現有的IVHFS信息集結算子僅在屬性相互獨立情況下有效的不足,本文結合GBM算子,研究了IVHFGBM算子和IVHFGWBM算子,建立基于IVHFGWBM算子的決策模型,并應用在南水北調中線工程中的供應商選擇問題中,結果證明了本文研究的新型決策算法的正確性。該新型決策算法很好地消除決策屬性間關聯性對決策結果的影響,使決策結果更真實可信,為解決MADM問題提供了新途徑。

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