【摘 要】
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设计一致性调整算法和计算可靠的方案排序权重向量已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对决策信息为语言偏好关系的决策问题,提出一种基于一致性局部调整算法和数据
【机 构】
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安徽大学商学院; 合肥工业大学管理学院; 过程优化与智能决策教育部重点实验室; 安徽大学数学科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71901001,91546108,71871001);国家自然科学基金重点资助项目(71490725);国家留学基金委公派研究生资助项目(201706690001);安徽省自然科学基金项目面上项目(1708085MG169);安徽大学引进人才科研条件建设基金项目(S020118002/085)
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设计一致性调整算法和计算可靠的方案排序权重向量已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对决策信息为语言偏好关系的决策问题,提出一种基于一致性局部调整算法和数据包络分析(DEA)方法的语言偏好决策模型。首先,基于局部调整策略设计一种收敛的乘性一致性调整算法,该算法不仅使得调整后的语言偏好关系具有满意乘性一致性,而且能够尽可能多的保存原始决策信息;其次,基于提出的新型语言DEA模型构造一种语言偏好决策模型用以确定方案的排序权重向量,进而得到合理可靠的决策结果。最后,将提出的语言偏好决策模型用于供应商的选择实例,对比分析实验验证了模型的合理性和有效性。
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