基于改进得分函数的直觉模糊多属性决策方法

发布时间：2017-07-19 02:21

  本文关键词：基于改进得分函数的直觉模糊多属性决策方法

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【摘要】：针对属性权重信息完全未知的直觉模糊多属性决策问题进行了探究,提出了一种综合考虑隶属度、非隶属度以及犹豫度的新的得分函数,利用改进的得分函数将传统的熵权法推广到直觉模糊领域,为属性权重完全未知的直觉模糊多属性决策问题提供了一个新的排序方法。实际的铁路冻害整治算例进一步说明该方法的可行性和有效性。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学经济与管理学院;
【关键词】： 直觉模糊集 多属性决策 改进的得分函数 熵权法
【基金】：国家自然科学基金项目《基于改进的概率神经网络的分类预测方法的理论、算法与运用研究》(71271070) 2011年国家社会科学基金项目《基于金融效率视角的我国农村新型金融组织发展研究》(11BJY080)
【分类号】：C934
【正文快照】： 一、引言自从Zadeh于1965年提出模糊集理论[1]以来,该理论已在现代社会的各个领域得到广泛应用。Atanassov对Zadeh的模糊集进行了拓展,把仅考虑隶属度的传统模糊集推广到同时考虑隶属度、非隶属度和犹豫度这三个方面信息的直觉模糊集[2-5]。由于直觉模糊集比传统的模糊集能够

【参考文献】

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本文编号：560860