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L-R geometric consistency definition of triangular multiplicative preference relation in group decision making
Fuzzy Sets and Systems ( IF 3.9 ) Pub Date : 2020-07-01 , DOI: 10.1016/j.fss.2020.07.006 Shuping Wan , Xianjuan Cheng , Changxiong Chen , Jiuying Dong
Fuzzy Sets and Systems ( IF 3.9 ) Pub Date : 2020-07-01 , DOI: 10.1016/j.fss.2020.07.006 Shuping Wan , Xianjuan Cheng , Changxiong Chen , Jiuying Dong
Abstract Triangular multiplicative preference relation (TMPR) is an efficient technology which can make experts to comfortably express their paired comparisons. Existing consistency definitions of TMPR overlook experts' trust levels on their judgments. Considering experts' trust levels, this paper proposes a left and right (L-R) geometric consistency definition of TMPR and develops a new group decision-making (GDM) method. The L-R geometric means of triangular fuzzy number (TFN) are defined. Then, L-R geometric consistency of TMPR is given involving experts' trust levels about their judgments. To improve the consistency, a programming model is constructed to derive an acceptably consistent TMPR from an unacceptably consistent one. Using the difference degree between two TMPRs, a new approach is presented to extract experts' weights. Two algorithms are established for the methods of individual decision-making (IDM) with a TMPR and GDM with TMPRs. A simulation algorithm is devised to verify the superiority of the proposed IDM with a TMPR. Simulation results reveal that the proposed IDM method outperforms existing methods in logarithmic Hamming distance and difference degree. L-R geometric consistency makes contribution to TMPR since it considers experts' trust levels and has reciprocity, invariance and robustness. Several real-life examples are furnished to explain the validity of two proposed algorithms.
中文翻译:
群决策中三角乘法偏好关系的LR几何一致性定义
摘要 三角乘法偏好关系(TMPR)是一种有效的技术,可以让专家轻松地表达他们的配对比较。现有的 TMPR 一致性定义忽略了专家对其判断的信任程度。考虑到专家的信任程度,本文提出了TMPR的左右(LR)几何一致性定义,并开发了一种新的群决策(GDM)方法。定义了三角模糊数(TFN)的LR几何均值。然后,给出了TMPR的LR几何一致性,涉及专家对其判断的信任程度。为了提高一致性,构建了一个编程模型,以从不可接受的一致 TMPR 导出可接受的一致 TMPR。利用两个TMPR之间的差异程度,提出了一种提取专家权重的新方法。为具有 TMPR 的个体决策 (IDM) 和具有 TMPR 的 GDM 方法建立了两种算法。设计了一种仿真算法来验证所提出的带有 TMPR 的 IDM 的优越性。仿真结果表明,所提出的 IDM 方法在对数汉明距离和差异度方面优于现有方法。LR 几何一致性对 TMPR 有贡献,因为它考虑了专家的信任水平,并且具有互惠性、不变性和鲁棒性。提供了几个现实生活中的例子来解释两种提议算法的有效性。仿真结果表明,所提出的 IDM 方法在对数汉明距离和差异度方面优于现有方法。LR 几何一致性对 TMPR 有贡献,因为它考虑了专家的信任水平,并且具有互惠性、不变性和鲁棒性。提供了几个现实生活中的例子来解释两种提议算法的有效性。仿真结果表明,所提出的 IDM 方法在对数汉明距离和差异度方面优于现有方法。LR 几何一致性对 TMPR 有贡献,因为它考虑了专家的信任水平,并且具有互惠性、不变性和鲁棒性。提供了几个现实生活中的例子来解释两种提议算法的有效性。
更新日期:2020-07-01
中文翻译:
群决策中三角乘法偏好关系的LR几何一致性定义
摘要 三角乘法偏好关系(TMPR)是一种有效的技术,可以让专家轻松地表达他们的配对比较。现有的 TMPR 一致性定义忽略了专家对其判断的信任程度。考虑到专家的信任程度,本文提出了TMPR的左右(LR)几何一致性定义,并开发了一种新的群决策(GDM)方法。定义了三角模糊数(TFN)的LR几何均值。然后,给出了TMPR的LR几何一致性,涉及专家对其判断的信任程度。为了提高一致性,构建了一个编程模型,以从不可接受的一致 TMPR 导出可接受的一致 TMPR。利用两个TMPR之间的差异程度,提出了一种提取专家权重的新方法。为具有 TMPR 的个体决策 (IDM) 和具有 TMPR 的 GDM 方法建立了两种算法。设计了一种仿真算法来验证所提出的带有 TMPR 的 IDM 的优越性。仿真结果表明,所提出的 IDM 方法在对数汉明距离和差异度方面优于现有方法。LR 几何一致性对 TMPR 有贡献,因为它考虑了专家的信任水平,并且具有互惠性、不变性和鲁棒性。提供了几个现实生活中的例子来解释两种提议算法的有效性。仿真结果表明,所提出的 IDM 方法在对数汉明距离和差异度方面优于现有方法。LR 几何一致性对 TMPR 有贡献,因为它考虑了专家的信任水平,并且具有互惠性、不变性和鲁棒性。提供了几个现实生活中的例子来解释两种提议算法的有效性。仿真结果表明,所提出的 IDM 方法在对数汉明距离和差异度方面优于现有方法。LR 几何一致性对 TMPR 有贡献,因为它考虑了专家的信任水平,并且具有互惠性、不变性和鲁棒性。提供了几个现实生活中的例子来解释两种提议算法的有效性。