【摘 要】
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计算模糊综合评价的逆问题,有助于总结评价经验,具有普遍的应用价值.目前常用的方法是经验性枚举选优法,其计算结果与计算者的经验和枚举的次数有关.为此,该文中把该问题等价
【机 构】
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合肥工业大学土建学院,中国科学院科技政策与管理科学研究所,四川大学水电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金,安徽省优秀青年科研项目,安徽省自然科学基金,国家重点实验室基金
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计算模糊综合评价的逆问题,有助于总结评价经验,具有普遍的应用价值.目前常用的方法是经验性枚举选优法,其计算结果与计算者的经验和枚举的次数有关.为此,该文中把该问题等价于一个以贴近度为目标函数、权重模糊集为优化变量、含有最大最小运算的非线性优化问题,并提出用加速遗传算法(AGA)来计算该问题的新方法.实例的结果说明,AGA简便、有效且具有通用性,其计算精度高于枚举选优法的相应结果,在模糊综合评价的理论与实践中具有一定价值.
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