【摘 要】
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针对区间加性语言偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法.首先,针对具有一致性的加性语言偏好关系,构建产出导向的DEA模型,分析其相对效率
【机 构】
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安徽大学商学院; 中国科学院科技战略咨询研究院; 安徽大学数学科学学院; 东南大学计算机科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71501002,71371011,61502003,71301001);安徽省自然科学基金(1508085QG149,1608085QF133);安徽省哲学和社科规划青年基金(AHSKQ2014D13,AHSKQ2016D13)~~
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针对区间加性语言偏好关系排序问题,提出一种基于交叉效率DEA和随机模拟的排序向量计算方法.首先,针对具有一致性的加性语言偏好关系,构建产出导向的DEA模型,分析其相对效率得分与排序向量之间的内在关联.其次,对不满足一致性的加性语言偏好关系,建立改进仁慈型语言偏好关系交叉效率DEA模型,并提出基于该模型的加性语言偏好关系的排序方法.最后,将构建的DEA模型与随机偏好分析相结合,提出区间加性语言偏好关系期望排序向量和可信度的Monte Carlo计算方法.算例分析表明,本文提出的方法能够有效避免信息损失,具有较好的可信度和适用性.
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