基于区间数据融合的证据供应商选择
人工智能
2017-03-07 v1
摘要
供应商选择是一个典型的多准则决策 (MCDM) 问题，不可避免地存在大量不确定信息。为解决此问题，提出了一种基于区间数据融合的新方法。我们的方法遵循由证据间距离确定的经典基本概率指派 (BPA) 生成方式。然而，准则权重保持为区间数，以生成区间 BPA 并进行区间 BPA 的融合。最后，根据获得的区间 BPA 进行排序并做出决策。本文应用一个供应商选择的数值算例验证了所提方法的可行性和有效性。该新方法旨在解决准则或专家权重以模糊数据（如语言术语或区间数据）描述的多准则决策问题。
引用
@article{arxiv.1703.01971,
title = {Evidential supplier selection based on interval data fusion},
author = {Zichang He and Wen Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.01971},
year = {2017}
}
备注
29 pages