[1]鲍广宇 连向磊 何明 肖登海.基于二元语义的语言加权取大改进算法的研究[J].计算机技术与发展,2009,(11):49-52.
BAO Guang-yu,LIAN Xiang-lei,HE Ming,et al.Improved Linguistic Weighted Maximum Operator Based on Two- Tuple Linguistic Information Processing[J].,2009,(11):49-52.
点击复制
基于二元语义的语言加权取大改进算法的研究(
)
《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]
- 卷:
-
- 期数:
-
2009年11期
- 页码:
-
49-52
- 栏目:
-
智能、算法、系统工程
- 出版日期:
-
1900-01-01
文章信息/Info
- Title:
-
Improved Linguistic Weighted Maximum Operator Based on Two- Tuple Linguistic Information Processing
- 文章编号:
-
1673-629X（2009）11-0049-04
- 作者:
-
鲍广宇 连向磊 何明 肖登海
-
解放军理工大学指挥自动化学院
- Author(s):
-
BAO Guang-yu; LIAN Xiang-lei; HE Ming; XIAO Deng-hai
-
Institute of Command Automation, PLA Univ. of Sei. ＆ Tech
-
- 关键词:
-
群体决策; 偏好集结; 二元语义; 加权取大
- Keywords:
-
group decision making; aggregation operator; two - tuple linguistic; linguistic weighted maximum
- 分类号:
-
C934 N945.25
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
-
为了求解基于自然语言评价信息的多属性群决策问题，提出了一种基于二元语义的语言加权取大（T-LWM）改进算法。该算法利用二元语义对传统语言加权取大算法进行改进，将语言评价信息转换成二元语义形式，求取各决策者给出的属性权重平均值作为方案集结数据。该方法的目标是降低决策结果易受个别决策者不良数据影响，提高算法的健壮性。验证结果表明：与传统的语言加权取大算法相比，该算法具有运算简便，决策过程客观，分辨方案能力强的优点
- Abstract:
-
A new method which based on two - tupte linguistic is proposed to solve the deficiency of the traditional linguistic weighted maximum operator in solving multi- attribute group decision making problems. In the method, the linguistic assessment information
备注/Memo
- 备注/Memo:
-
总装预研基金项目（9140A06020206JB8102）鲍广宇（1974-），男，博士，教授，硕士生导师,研究方向为作战信息管理、系统仿真等
更新日期/Last Update:
1900-01-01