【摘 要】
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针对属性值为正态随机变量且属性权重未知的多属性决策问题,文章提出一种基于证据推理-前景理论的正态随机多属性决策方法。将属性值离散化,运用Mass函数处理自然状态下离散
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71671001)
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针对属性值为正态随机变量且属性权重未知的多属性决策问题,文章提出一种基于证据推理-前景理论的正态随机多属性决策方法。将属性值离散化,运用Mass函数处理自然状态下离散区间内的概率信息:将其他备选方案作为动态参考点,为保证随机变量计算时信息不丢失,将属性值离散化,计算备选方案属性前景值;运用熵权法计算决策属性权重,并运用证据推理对备选方案属性前景值和属性权重进行融合、排序。通过算例验证该方法的可行性与稳定性。
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