基于证据理论的不同形式偏好信息群决策方法研究

摘要

通过不同类型个体偏好信息之间的转换公式,将4类常见的个体偏好信息转化为基本可信度分配函数(Mass函数),然后对一致化的Mass函数型个体偏好信息进行一致性检验.对于通过一致性检验的个体偏好则利用证据理论Dempster合成法则将个体偏好信息集结成群偏好信息；对于没有通过一致性检验的则采用DSm理论的PCR6合成法则进行合成,从而实现对决策方案的排序优选,最后进行了算例分析,结果表明该方法实用、有效.