针对传统粗集理论中属性赋权不一致,甚至相悖的问题,把2个概率分布的相对熵扩展到任意2个单维向量的相对熵,并将相对熵视作一种距离。通过定义属性重要度的代数观和粒度观确定优化权重的取值范围,根据各方案的属性值尽可能靠近理想值、远离负理想值的原理,建立单目标赋权优化模型。针对等价关系的局限性,将优势关系引入属性权重确定方法中。基于优势关系的序信息系统,将代数观下和粒度观下的权重通过相对熵优化模型进行耦合,得到多属性决策中属性权重的优化解。算例分析结果证明了该模型的有效性。
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