基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

发布时间：2017-06-28 19:08

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【摘要】：本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学经济与管理学院;
【关键词】： 区间直觉模糊集 相似度 得分函数 熵权法 TOPSIS
【基金】：国家自然科学基金项目资助(71271070)
【分类号】：C934
【正文快照】： 0引言自Zadeh[1]在1965年提出模糊集的概念以来,学者们一直致力于对模糊集理论进行扩展研究。直觉模糊集,区间值模糊集,粗糙集等应运而生,并被广泛应用到各个领域。后来,Atanassov和Gargov[2]将直觉模糊集(IFS)扩展到区间直觉模糊集(IVIFS)。区间直觉模糊集的特点是隶属度和非

【参考文献】

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【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 马f，

本文编号：494964