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摘要:
传统TOPSIS方法采用固定的欧氏距离作为距离度量,各属性间的补偿关系固定.针对传统TOPSIS方法的缺点,采用k范数对距离度量进行推广,区分属性间不同的补偿关系.在k值的确定过程中,由决策人提供多组无差异类,通过最小二乘法拟合无差异面,确定k值.文章最后给出该方法的一种应用.
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文献信息
篇名 k范数TOPSIS多目标决策方法
来源期刊 信息工程大学学报 学科 数学
关键词 TOPSIS 无差异面 k范数 多目标决策
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 运筹与管理
研究方向 页码范围 91-95
页数 5页 分类号 O223
字数 3411字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2006.01.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩中庚 信息工程大学信息工程学院 16 134 6.0 11.0
2 杜剑平 信息工程大学信息工程学院 10 40 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
TOPSIS
无差异面
k范数
多目标决策
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
出版文献量(篇)
2792
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2
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9088
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