灵活的MCDA排序:AHP模糊排序

时间:2019-05-31浏览:0编辑:摄影:    通讯员:设置

讲座时间:20195319:00- 11:00

  

讲座地点:管理学院506会议室

  

主讲人:Luis Martínez 教授,University of Jaén, Department of Computer Science

  

主要内容:多准则决策分析(MCDA)涉及有多个和冲突标准的情况下做出决策的过程。从选择、排序、排序和描述问题到消除和设计问题,可以在MCDA的背景中选择不同类型的决策问题。文献中研究的大多数问题都围绕着选择和排名问题展开,因此在现实问题中有许多方法得到了相应的发展和应用。然而,一些应用已经通过排序分析解决了,多准则排序方法帮助决策者将每个动作分配到特定的类别中,其中一些动作以前是由决策者定义的,或者是问题中固有的。在所有先前开发的MCDA排序方法中,都假定有一个严格的边界: 即在边界之上的一种选择属于A类,低于边界属于B类。这个严格的边界有两个主要问题:

?有必要对接近边界的选项进行微调,以避免模糊或可疑的接近边界的选择

?备选方案所获得的优先级差异不显著,可能导致排序MCDA方法中的类分配有显著差异

尽管存在大量的MCDA方法(PROMETHEE, ELECTRE, TOPSIS, UTA等等),但层次分析法(AHP)是使用最广泛和最有用的MCDA方法之一。尽管如此,只有在2012年,AHPSort及其变体AHPSort II提出了一种用于排序问题的AHP变体,该变体大大减少了配对比较的数量,但仍然使用严格的边界进行排序。本文介绍了一种层次分析法——模糊排序(AHP-FuzzySort)模型,该模型采用模糊集理论和模糊语言方法,以灵活的方式改进类的替代分配,提供更现实的排序结果。

 

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