柔性推断下的改进DS/AHP方法  

Improved DS/AHP method under flexible inference

作　　者：杜元伟[1] 李春好[2] 傅红[1] 谢晖[1] 

机构地区：[1]昆明理工大学管理与经济学院,昆明650093 [2]吉林大学管理学院,长春130022

出　　处：《控制与决策》2014年第3期561-566,共6页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(71261011;71263031);中国博士后科学基金面上项目(20110491760);云南省应用基础研究计划项目(2011FZ021;2013FB030);云南省教育厅重点项目(2012Z103)

摘　　要：为了解决现有关于证据理论与层次分析的交叉决策方法(DS/AHP)因信息推断方式缺乏柔性而容易造成决策信息提取结果有效性差的问题,分析了传统方法的建模步骤和存在的缺陷,并基于部分与整体、部分与部分、整体与部分3类相对推断方式提出能够容纳多种推断信息的柔性知识矩阵.在此基础上,结合最优化原理构建可以从柔性知识矩阵中有效识别出最优基本概率分配函数的理论模型、计算模型和两个模型之间的等价定理.最后通过数值对比分析验证了所提出方法的科学有效性.In traditional methods about DS/AHP, decision making results are poor effective resulting from information inference modes lacking of flexibilities. Therefore, the modeling procedures and the existing drawbacks in traditional methods are analyzed, and the flexible knowledge matrix is introduced to accommodate multiple inference information in terms of three relative inference types, i.e., part to whole, part to part, whole to part. After that, the theory model, the calculation model, and their equivalence theorem are proposed to recognize the optimal basic probability assignment（BPA） functions based on optimization principles. Finally, a numerical comparison analysis is applied to illustrate the presented method to be scientific and feasible.

关 键 词：证据理论与层次分析的交叉决策方法 柔性知识矩阵 柔性推断 证据理论 层次分析方法 

分 类 号：N94[自然科学总论—系统科学]