一种基于正态云相似度的语言型多属性决策方法技术

本发明专利技术涉及一种基于正态云相似度的语言型多属性决策方法，包括步骤：获取各专家在不同属性上的语言变量并转换为正态云概念，以得到各方案的云决策矩阵；基于云决策矩阵，将正态云概念进行第一次云综合，得到各方案在不同属性下的综合云概念；求出各属性的权重，对综合云概念进行第二次云综合，得到最终综合云概念；计算正理想云概念和负理想云概念；计算最终综合云概念分别与正、负理想云概念之间的相似度，以及各方案的相对云概念相似度；利用相对云概念相似度进行排序，值越大，说明方案越好，从而选择最优方案。本发明专利技术将计算正态云概念相似度运用到语言型多属性决策中，将专家组的不确定信息进行完整表达，做出综合评判。做出综合评判。做出综合评判。

【技术实现步骤摘要】
一种基于正态云相似度的语言型多属性决策方法


[0001]本专利技术涉及语言型多属性决策
，特别涉及一种基于正态云相似度的语言型多属性决策方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的发展和环境的日益复杂，多属性决策广泛应用与规划、战略等领域中，而决策环境的复杂性以及决策者的主观和局限性，使得决策者很难以精确和定量的形式进行判断。因此，如何有效地表达和处理不确定的语言信息已成为决策研究的焦点。
[0003]现有的技术表明，多属性决策的优劣很大一部分取决于对不确定性与模糊性的刻画和描述。而云模型就是刻画不确定中的随机性和模糊性的模型，云模型是一种能用定性语言与定量数值描述不确定性转换的模型，其应用实效得到认可和推广。云模型作为定型定量转换的不确定性模型，能够充分体现语言概念的随机性和模糊性，是实现定性定量转换的有效工具，云模型相似性度量方法的优劣与云模型实际应用效果息息相关。
[0004]现有技术中对云模型相似度的计算中存在诸多不足，如通过计算云滴的距离来测算云模型之间的相似度，该方法时间复杂性过高且结果不稳定。将云模型三个数字本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于正态云相似度的语言型多属性决策方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，基于语言评价集获取各专家在不同属性上的语言变量，并将语言变量转换为正态云概念，通过正态云概念得到各方案的云决策矩阵；步骤2，基于云决策矩阵，将各方案在不同专家下的正态云概念进行第一次云综合，得到各方案在不同属性下的综合云概念；步骤3，利用综合云概念求出各属性的权重，根据属性权重对综合云概念进行第二次云综合，得到最终综合云概念；步骤4，根据各方案的最终综合云概念，计算正理想云概念和负理想云概念；步骤5，计算最终综合云概念分别与正理想云概念、负理想云概念之间的相似度，以及各方案的相对云概念相似度；步骤6，基于TOPSIS思想利用相对云概念相似度进行排序，相对云概念相似度的值越大，说明方案越好，从而选择最优方案。2.根据权利要求1所述的一种基于正态云相似度的语言型多属性决策方法，其特征在于：所述步骤1具体包括以下步骤：给定语言评价集H＝{h
k
|k＝
‑
t,...,0,...,t，t∈N}，h
k
表示语言变量，存在函数f将h
k
转换为相应的参数θ
k
，θ
k
∈[0,1]，有：给定专家论域[X
min
,X
max
]，设h
k
∈H转换后对应的正态云概念为C
k
＝(Ex
k
,En
k
,He
k
)，其转换模型为：计算Ex
k
：Ex
k
＝X
min
+θ
k
(X
max
‑
X
min
)计算En
k
：计算He
k
：：
计算得到正态云概念为C
k
＝(Ex
k
,En
k
,He
k
)，通过正态云概念得到各方案的云决策矩阵其中，i表示第i个方案，i＝1,2,...,m；r表示第r个专家，r＝1,2,...,l；j表示第j个属性，j＝1,2,...,n。3.根据权利要求2所述的一种基于正态云相似度的语言型多属...

【专利技术属性】
技术研发人员：许昌林，杨力，张光晨，马少娟，沈菊红，
申请(专利权)人：北方民族大学，
类型：发明
国别省市：