一种新的基于TOPSIS的区间数排序法

发布时间：2017-09-27 01:30

  本文关键词：一种新的基于TOPSIS的区间数排序法

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【摘要】：针对有限个区间数的排序问题,提出了一种基于TOPSIS的区间数排序法。首先定义了有限个区间数的正理想区间数和负理想区间数;然后引入传统的TOPSIS思想,定义了区间数相对贴近度的概念,根据区间数的相对贴近度大小可以对任意有限个区间数进行排序。最后通过一个属性权重和属性值均为区间数的多属性决策问题说明了该方法的有效性和可行性。与传统方法比较,此方法具有原理简单,运算方便,实用性强等优点。
【作者单位】： 南昌大学理学院管理科学与工程系;
【关键词】： 多属性决策 区间数排序 相对贴近度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11071108) 江西省研究生创新专项资金(YC2013—B017)
【分类号】：C934;O223
【正文快照】： 0引言区间数是Moore[1]在20世纪60年代提出来的,为描述不确定性问题提供了很大的方便。人们通常使用随机或者模糊分析方法描述不确定性问题,但无论是随机过程的分布函数,还是模糊数学的隶属度函数都是不容易确定的。事实上,用区间数描述复杂的不确定性问题,更符合人们模糊的思

【共引文献】

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本文编号：926916