勾股模糊集的距离测度及其在多属性决策中的应用
发布时间:2018-06-29 17:50
本文选题:直觉模糊集 + 勾股模糊集 ; 参考:《控制与决策》2017年10期
【摘要】:首先,讨论3种勾股模糊数排序方法的特点,指出其中两种排序方法的不足;其次,研究勾股模糊集的结构特征,指出勾股模糊数本质上由隶属度、非隶属度、自信度和自信度方向4个特征参数完全刻画;再次,利用上述4个参数分别构造勾股模糊数和勾股模糊集之间的海明距离、欧几里得距离和闵可夫斯基距离,并研究这些距离公式的性质;最后,借助理想点法给出基于勾股模糊集距离的多属性决策方法,并通过实例验证所提方法的合理性.
[Abstract]:Firstly, the paper discusses the characteristics of three kinds of ranking methods of Pythagorean fuzzy numbers, points out the shortcomings of two sorting methods, and secondly, studies the structural characteristics of Pythagorean fuzzy sets, and points out that the fuzzy number of Pythagorean is essentially composed of membership degree and non-membership degree. The four characteristic parameters of confidence degree and confidence degree direction are completely characterized. Thirdly, the four parameters are used to construct the hamming distance, Euclidean distance and Minkowski distance between the Pythagorean fuzzy number and the Pythagorean fuzzy set, respectively. Finally, the multi-attribute decision making method based on the distance of Pythagorean fuzzy set is given with the help of ideal point method, and the rationality of the proposed method is verified by an example.
【作者单位】: 军械工程学院基础部;北京师范大学信息科学与技术学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(10971243,61472043)
【分类号】:O159;O225
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,本文编号:2082898
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