123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　作為一種復(fù)雜語(yǔ)言評(píng)估表達(dá)模型，概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集通過(guò)賦予各語(yǔ)言項(xiàng)不同的權(quán)重，可深入地反映評(píng)估中的模糊、猶豫、偏好、不完整等不確定情形，進(jìn)而能有效地刻畫專家個(gè)體或群體給出的復(fù)雜語(yǔ)言評(píng)估信息。與其他語(yǔ)言評(píng)估表達(dá)模型相比，概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集更具一般性，能刻畫多數(shù)語(yǔ)言評(píng)估表達(dá)模型所不能刻畫的評(píng)估信息，從而使得概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集在實(shí)際評(píng)估及決策過(guò)程中可以得到廣泛應(yīng)用?；诟怕收Z(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集的決策理論與方法受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并已成功應(yīng)用于決策分析、質(zhì)量控制、績(jī)效評(píng)估、工程管理、供應(yīng)鏈管理、服務(wù)管理、醫(yī)療管理等諸多領(lǐng)域，《基于屬性值的概率語(yǔ)言多屬性決策方法》主要介紹近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者，特別是作者所在研究團(tuán)隊(duì)在概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集的基本運(yùn)算、信息測(cè)度、集成算法以及基于概率語(yǔ)言評(píng)估信息的復(fù)雜決策模型和應(yīng)用等方面的*新研究成果。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于屬性值的概率語(yǔ)言多屬性決策方法》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄　
第1章　概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集　1　
1.1　語(yǔ)言評(píng)估方法概述　2　
1.2　概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集及其運(yùn)算法則　18　
1.3　概率語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集在多屬性決策中的應(yīng)用　33　
第2章　概率語(yǔ)言信息測(cè)度　42　
2.1　概率語(yǔ)言信息的距離測(cè)度　42　
2.2　概率語(yǔ)言信息的相似性測(cè)度　49　
2.3　概率語(yǔ)言信息的關(guān)聯(lián)測(cè)度　51　
2.4　概率語(yǔ)言信息的熵測(cè)度　53　
第3章　基于集成算子的概率語(yǔ)言多屬性決策方法　62　
3.1　基于線性關(guān)系的概率語(yǔ)言集成算子及其應(yīng)用　62　
3.2　基于非線性關(guān)系的概率語(yǔ)言集成算子及其應(yīng)用　67　
第4章　考慮理想解的概率語(yǔ)言TOPSIS及VIKOR方法　83　
4.1　基于概率語(yǔ)言信息的TOPSIS方法及應(yīng)用　83　
4.2　基于概率語(yǔ)言信息的VIKOR方法及應(yīng)用　92　
第5章　基于概率語(yǔ)言信息的MULTIMOORA方法　104　
5.1　概率語(yǔ)言決策信息采集與標(biāo)準(zhǔn)化　105　
5.2　概率語(yǔ)言信息的集成模型　108　
5.3　基于拓展的Borda法則的子排序聚合　111　
5.4　案例分析　113　
第6章　基于概率語(yǔ)言信息的DNMA方法　118　
6.1　概率語(yǔ)言DNMA方法　119　
6.2　案例分析　133　
第7章　概率語(yǔ)言環(huán)境下的屬性權(quán)重確定方法　147　
7.1　基于多目標(biāo)優(yōu)化的概率語(yǔ)言客觀賦權(quán)法　147　
7.2　考慮屬性關(guān)聯(lián)度的概率語(yǔ)言組合權(quán)重確定法　163　
參考文獻(xiàn)　173　
附錄　182