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1.
基于粗糙集理论的一种综合定权法   总被引:17,自引:3,他引:14  
基于粗糙集理论中信息量的概念提出了一种新的主观定权法,再以优化理论为依据建立了综合定权的优化模型,并给出了模型的精确解,据此推导出了一种兼顾主观偏好和客观信息的综合权重赋值法,最后给出了一个应用实例说明了这种定权方法的有效性.  相似文献
2.
提出一种多准则方案对偏好程度粗度量的一般方法。构造了一种从参考方案集中获取偏好规则并用于全体方案排序和选择的方法。将参考方案对的偏好关系定量分级表示为能反映方案间关系的成对比较表 ,对综合偏好关系进行粗近似后获取决策者偏好规则 (偏好模型 ) ,在此基础上利用打分机制完成方案的选择和排序。最后分析了新方法的有效性。  相似文献
3.
针对现有高维多目标可视化技术不能有效显示决策偏好信息这一难题,提出一种基于径向轴图的交互式Pareto前沿可视化决策方法。进行标准化适应度函数处理,消除量纲差距;根据交互更新的轴向量矩阵建立最小二乘问题模型,通过Moore Penrose广义逆矩阵方法求解投影点,从而获得Pareto前沿分布图。该方法能够有效显示目标各维度信息,直观呈现决策偏好,动态表现目标性能趋势。通过实验与传统可视化技术对比分析,验证了该方法的有效性和实用性。  相似文献
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