[發明專利]基于群廣義區間直覺模糊軟集的仿真參數選擇決策方法

有效

• 申請號: 201810091143.6
• 申請日: 2018-01-30
• 公開（公告）號: CN108319776B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 李晟;李玉曉
• 申請（專利權）人: 江西理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N7/06;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 長沙七源專利代理事務所(普通合伙) 43214
• 代理人: 鄭雋;吳婷

1.一種基于關聯群廣義區間直覺模糊軟集的仿真模型參數選擇多屬性決策方法，其特征在于，包括步驟：

A、建立仿真模型參數選擇的評價指標體系集合E，假設候選方案集合為A，建立評估委員會分別針對集合A中的不同候選方案，評估評價指標的仿真可信度，形成區間直覺模糊可信度評估矩陣；

建立不同個體的集合B，讓集合B中的不同個體，對每個候選參數對應的評價指標可信度的評估結論進行可靠性再評估，形成區間直覺模糊仲裁矩陣；

B、將區間直覺模糊可信度評估矩陣與區間直覺模糊仲裁矩陣合并，構建仿真模型參數選擇的群廣義區間直覺模糊可信度評估矩陣M；

C、設μ、μ'分別為定義在集合E和B上的2-可加模糊測度，給出集合E和B上的單點集和兩點集上的2-可加模糊測度值，利用2-可加模糊測度描述集合E和B的關聯關系；

D、構建基于Choquet積分的群廣義區間直覺模糊軟集聚合算子；針對群廣義區間直覺模糊可信度評估矩陣M的每一行，計算每一行對應的仿真模型參數選擇方案的綜合可信度值；

E、根據區間直覺模糊數的得分函數或精確函數，計算仿真模型參數選擇方案綜合可信度值的綜合得分值；

F、按照綜合得分值的大小對仿真模型參數方案進行排序，得分最高的為最佳仿真模型參數方案。

2.根據權利要求1所述的決策方法，其特征在于，所述步驟D包括：利用Choquet積分構建兩個群廣義區間直覺模糊軟集聚合算子：

聚合算子一為群廣義區間直覺模糊軟集關聯加權平均聚合算子；

聚合算子二為群廣義區間直覺模糊軟集關聯加權幾何聚合算子；

利用兩個聚合算子，將步驟B中的群廣義區間直覺模糊可信度評估矩陣中的決策信息與它們的關聯權重進行聚合，計算得到每個仿真模型參數選擇方案所對應的綜合可信度值。