简介:基于不确定语言变量和区间模糊数,提出了不确定区间隶属度语言变量的概念,定义了不确定区间隶属度语言变量的运算规则、大小比较方法,给出了不确定区间隶属度语言变量的加权算术平均算子、加权几何平均算子及其相应性质,并将这些算子应用于属性权重确知且属性值以不确定区间隶属度语言变量形式给出的不确定多属性群决策问题中,通过示例验证了基于不确定区间隶属度语言变量信息的多属性群决策方法的有效性和可行性。
简介:在Pythagorean模糊集和Hamacher集结算子基础上,研究了Pythagorean三角模糊语言环境下的Hamacher集成算子问题。首先给出了Pythagorean三角模糊语言的定义、运算规则、得分函数、精确函数;其次,介绍了一系列关于Pythagorean三角模糊语言Hamacher集结算子,比如Pythagorean三角模糊语言Hamacher加权平均算子(PTrFLHWA)、Pythagorean三角模糊语言Hamacher加权几何平均算子(PTrFLHWG)等,并研究其具有的性质;之后,提出了两种决策方法来解决Pythagorean三角模糊语言信息环境下的多属性群决策问题;最后,用示例验证所给方法的有效性。
简介:为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/e模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。
简介:众多B2C网站已建立起会员等级制度,并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额,无法全面反映买家在线购买历史(onlinepurchasehistory),故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题,提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型,该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标,将买家在线购买历史聚合为一个综合值,进而通过min-max标准化方法进行线性转换,将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣,从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。