基于多维诱导分量的拓展IOWA算子及其应用

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受单一诱导分量不可排序的启发,提出了一种多维诱导分量的拓展IOWA(MIOWA)算子,它可以根据特定背景定义诱导分量的涵义,从不同侧面反映数据分量的若干特性.针对具有自主式特征的协商评价问题,定义了一个二维诱导分量的拓展IOWA算子,使得在多属性信息集结的过程中能够体现方案的相对优势和绝对优势;给出一个决定位置权向量的权数非独裁性协商规则下最大化orness水平的规划模型.最后给出一个算例说明了方法的可行性.
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