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直觉模糊和粗集的复合多属性保障力量优选

张倩  陈桂明  颜宁  苏保忠  
【摘要】:根据装备维修保障力量特点,以优化维修保障力量配置为目标,结合粗集(rough sets,RS)和多属性群决策理论,引入直觉模糊集(intuitionist fuzzy sets,IFS)处理复合型决策数据,建立基于IFS多属性粗集群决策的知识系统,用诱导集结算子融合群组信息,定义基于交叉熵的得分函数,并基于其评估结果构建粗集决策系统。采用综合的粗集信息熵属性重要度及粗集权重方法确定属性权重,通过对象的综合评价值判断其优劣,对装备维修保障力量进行优选排序。实例分析结果符合实际,最优排序结果为决策者提供技术支持。

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