基于前景理論和證據(jù)推理的混合型多屬性決策方法

摘要： 針對(duì)屬性權(quán)重完全未知的混合型多屬性決策問(wèn)題,提出一種基于前景理論和證據(jù)推理的決策方法。通過(guò)直覺(jué)模糊數(shù)對(duì)精確數(shù)、區(qū)間數(shù)和語(yǔ)言變量3種混合型屬性的決策信息進(jìn)行統(tǒng)一,根據(jù)前景理論對(duì)決策信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化;提出基于直覺(jué)模糊熵與相似度的屬性可靠性評(píng)估方法,結(jié)合屬性重要度確定屬性權(quán)重;采用證據(jù)推理算法集結(jié)屬性信息,得到方案的綜合前景值,并以此進(jìn)行方案排序。算例分析結(jié)果表明,所提方法具有較強(qiáng)的區(qū)分能力,能夠有效降低決策結(jié)果的不確定性,對(duì)混合型多屬性決策問(wèn)題具有較好的適用性。 （共7頁(yè)）