柔性推断下的改进DS/AHP方法

为了解决现有关于证据理论与层次分析的交叉决策方法(DS/AHP) 因信息推断方式缺乏柔性而容易造成决策信息提取结果有效性差的问题, 分析了传统方法的建模步骤和存在的缺陷, 并基于部分与整体、部分与部分、整体与部分3 类相对推断方式提出能够容纳多种推断信息的柔性知识矩阵. 在此基础上, 结合最优化原理构建可以从柔性知识矩阵中有效识别出最优基本概率分配函数的理论模型、计算模型和两个模型之间的等价定理. 最后通过数值对比分析验证了所提出方法的科学有效性.