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1.
针对属性值为模糊变量,属性权重完全未知但已知方案优先序的模糊多属性决策问题给出一种新的决策方法.该方法通过建立一个线性目标规划模型来确定属性的权重,再基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合属性值,然后根据比较模糊变量大小的期望值方法对方案进行排序.最后给出了应用实例.  相似文献   
2.
利用Armijio条件和信赖域方法,构造新的价值函数.首次将内点算法与filter技术结合起来,提出一种求解非线性互补问题的新算法,即filter内点算法.在主算法中使用Armijio型线搜索求取步长,在修复算法中使用信赖域方法进行适当控制以保证算法的收敛性.文章还讨论了算法的全局收敛性.最后用数值实验表明了该方法是有效的.  相似文献   
3.
带有方案偏好关系的模糊多属性决策方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对属性值为一般模糊变量、属性权重信息完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题,给出了决策方法。首先通过求解一个模糊期望值模型来确定属性的权重,然后基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合评价值,再根据比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序,最后给出一个算例。  相似文献   
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