基于直觉梯形模糊TOPSIS的多属性群决策方法

发布时间：2017-08-12 09:08

  本文关键词：基于直觉梯形模糊TOPSIS的多属性群决策方法

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【摘要】：提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉梯形模糊TOPSIS多属性群决策方法.首先,应用直觉梯形模糊数形式表示方案属性偏好和属性权重信息且专家权重完全未知;然后,利用直觉梯形模糊数间距离测度和期望值及直觉梯形模糊加权平均算子来确定决策者权重信息和属性权重信息;进而给出直觉梯形模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉梯形模糊TOPSIS方法的有效性.
【作者单位】： 中南大学商学院;
【关键词】： 逼近理想解排序法 直觉梯形模糊数 群决策 距离测度
【基金】：国家自然科学基金创新群体科学基金项目(71221061)
【分类号】：C934;C931.1
【正文快照】： 0引言由Hwang等[1]提出的逼近理想解排序(TOPSIS)法是一个多属性决策方法.在传统TOPSIS方法中,决策矩阵中的决策信息以精确数形式表现.然而,在现实的多属性群决策中,决策者可获得的信息经常是不精确和模糊的.传统TOPSIS方法不能有效地处理这类多属性决策问题.相比单人多属性

【参考文献】

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本文编号：660786