基于直觉模糊相似度的逼近理想解排序方法及其应用

发布时间：2018-01-22 21:28

  本文关键词： 多属性决策 相似度 直觉模糊集 TOPSIS 权重　出处：《科技管理研究》2017年19期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：直觉模糊集在处理模糊性、犹豫模糊性等不确定性方面比传统模糊集更灵活和实用,是模糊集的进一步推广。相似度是刻画两个(直觉)模糊集相似程度的工具,在直觉模糊多属性决策中有重要应用,但通过对现有文献中所采用的相似度方法进行分析,发现在某些情形下反映的相似度与实际相似度不符,为此给出一种新的相似度计算公式,据此提出基于直觉模糊相似度的逼近理想点排序(TOPSIS)法,并将其应用到多属性决策问题中,最后通过实例说明其合理性和有效性。
[Abstract]:Intuitionistic fuzzy sets are more flexible and practical than traditional fuzzy sets in dealing with uncertainties such as fuzziness and hesitancy. Similarity is a tool to characterize the similarity of two (intuitionistic) fuzzy sets, which has important applications in intuitionistic fuzzy multi-attribute decision making. But through the analysis of the similarity method used in the existing literature, it is found that the similarity reflected in some cases does not match the actual similarity, so a new similarity calculation formula is proposed. Based on this, an approximate ideal point ranking method based on intuitionistic fuzzy similarity is proposed and applied to multi-attribute decision making problem. Finally, an example is given to illustrate its rationality and effectiveness.
【作者单位】： 福州大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“管理决策过程中考虑决策者犹豫程度的直觉模糊多目标决策理论与方法”(71171055);国家自然科学基金重点项目“复杂不确定经济管理系统的多目标多人合作对策理论与方法”(71231003)
【分类号】：C934
【正文快照】： 1研究文献回顾 为处理现实世界中存在的不精确、模糊不确定信息等,Zadeh[1]于1965年提出了模糊集(fuzzy set)概念。但模糊集用单一标度(即隶属度)同时表示支持和反对两种状态,且二者互补,从而无法表示其中立状态,即既不支持也不反对。Atanassov[2]于1986年提出了直觉模糊集(i

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1 代e，

本文编号：1455773