论文部分内容阅读
在实际决策问题中，决策属性间往往存在一定的交互作用，而传统决策方法并不能有效处理。针对这种情况提出了一种基于马田系统（Mahalanobis-Taguchi system, MTS）和φs转换的模糊积分多属性决策方法。该方法针对φs转换法利用属性权重确定λ模糊测度存在的问题，提出利用Shapley值代替属性权重来确定λ模糊测度，同时提出了一种基于马田系统的Shapley值测度方法，并给出了合理性分析。最后通过实例分析了不同交互度对决策结果的敏感性，并验证了利用Shapley值确定的λ模糊测度更有利于决策。