基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法

发布时间：2018-01-01 04:25

  本文关键词：基于区间直觉梯形模糊数的改进TOPSIS多属性决策方法　出处：《数学的实践与认识》2014年17期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：研究了属性权重完全未知的区间直觉梯形模糊数的多属性决策问题,结合TOPSIS方法定义了相对贴近度及总贴近度公式.首先由区间直觉梯形模糊数的Hamming距离给出了每个方案的属性与正负理想解的距离,基于此,给出了相对贴近度矩阵,根据所有决策方案的综合贴近度最小化建立多目标规划模型,从而确定属性的权重值,然后根据区间直觉梯形模糊数的加权算数平均算子求出各决策方案的总贴近度,根据总贴近度的大小对方案进行排序;最后,通过实例分析说明该方法的可行性和有效性.
[Abstract]:The problem of multi-attribute decision making with interval intuitionistic trapezoidal fuzzy numbers with completely unknown attribute weights is studied. The relative closeness degree and the total closeness degree formula are defined by the TOPSIS method. Firstly, the distance between the properties of each scheme and the positive and negative ideal solutions is given by the Hamming distance of the interval intuitionistic trapezoid fuzzy number. Based on this, the relative closeness matrix is given, and the multi-objective programming model is established according to the minimization of comprehensive closeness degree of all decision-making schemes, and the weight value of attributes is determined. Then, according to the weighted arithmetic average operator of interval intuitionistic trapezoid fuzzy number, the total closeness degree of each decision scheme is obtained, and the scheme is sorted according to the magnitude of total closeness degree. Finally, the feasibility and effectiveness of the method are illustrated by an example.
【作者单位】： 安徽大学数学科学学院;安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金】：安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(KJ2013A033) 安徽大学学术创新团队项目(KJTDOO1B) 安徽大学研究生学术创新项目(1011770014)
【分类号】：F224;C934
【正文快照】： 1引言ZadehW提出的模糊集只通过隶属度来刻画事物的模糊性,直觉模糊集[2】的特点是同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这3个方面的信息,是对Zadeh模糊集理论的扩充和发展.1989年Atanassov等M对直觉模糊集进行了拓展,提出了区间直觉模糊集.Shu等W采用三角模糊数表示隶属度和非

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1362903