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《基于直觉梯形模糊TOPSIS的多属性群决策方法_陈晓红》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、DOI:10.13195/j.kzyjc.2013.09.009第28卷第9期控制与决策2013年9月Vol.28No.9ControlandDecisionSep.2013文章编号:1001-0920(2013)09-1377-05基于直觉梯形模糊TOPSIS的多属性群决策方法陈晓红,李喜华(中南大学商学院，长沙410083)摘要:提出一种改进的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直觉梯形模糊TOPSIS多属性群决策方法.首先,应用直觉梯形模糊数形式表示方案属性偏好和属性权重信息且专家权重完全未知;然后,利用直觉梯形模糊数间距离测度和期望值及直觉梯
2、形模糊加权平均算子来确定决策者权重信息和属性权重信息;进而给出直觉梯形模糊环境下方案优选的算法;最后,通过算例进一步说明了该直觉梯形模糊TOPSIS方法的有效性.关键词:逼近理想解排序法；直觉梯形模糊数；群决策；距离测度中图分类号:C934文献标志码:AGroupdecisionmakingbasedonnoveltrapezoidalintuitionisticfuzzyTOPSISmethodCHENXiao-hong,LIXi-hua(SchoolofBusiness，CentralSouthUniversity，Changsha410083，C
3、hina．Correspondent：LIXi-hua，E-mail:xihuali@126.com)Abstract:AnextensionofTOPSIS,anoveltrapezoidalintuitionisticfuzzyTOPSISmethodforgroupdecisionmakingisinvestigated.Thepreferencevaluesforanalternativeoncriteriaandtheweightvaluesofcriteriaaregivenbyexpertsrepresentedwithtrapezoid
4、alintuitionisticfuzzynumbersandweightsofdecisionmakersareunknown.Distancemeasures,expectedvaluesandweightedaveragingoperatorfortrapezoidalintuitionisticfuzzynumbersareusedtoinducetheweightvaluesofcriteriaanddecisionmakers.Thenanalgorithmisdevelopedforrankingalternativesunderthet
5、rapezoidalintuitionisticfuzzyenvironment.Finally,theresultofnumericalexamplefurtherillustratestheeffectivenessoftheproposedextendedTOPSISmethod.Keywords:techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution；trapezoidalintuitionisticfuzzynumbers；groupdecisionmaking；distancemeasu
6、res0引引引言言言出了直觉模糊集,能够方便而有效地表达决策者的偏由Hwang等[1]提出的逼近理想解排序(TOPSIS)好信息.当前,直觉模糊集吸引了越来越多学者的关注[5-12],相应地,有些学者将TOPSIS方法和直觉模糊法是一个多属性决策方法.在传统TOPSIS方法中,决集相结合提出了基于直觉模糊集的TOPSIS方法[9-12].策矩阵中的决策信息以精确数形式表现.然而,在现实的多属性群决策中,决策者可获得的信息经常是不直觉模糊集只能粗略地表示属性隶属或非隶属于某方案,或某模糊概念好与坏的程度[6].模糊精确和模糊的.传统TOPSIS方法不能有
7、效地处理这类多属性决策问题.相比单人多属性决策,由于多属数是一类特殊的模糊集,其对于模糊多属性决策问题而言是一个重要元素[13].文献[14]引进了一种直性群决策包含很多专家的主观判断以及不精确和模糊的偏好信息,多属性群决策问题更为复杂[2].觉梯形模糊数,作为直觉三角模糊数的拓展.直觉模糊集[3]为处理模糊和不精确信息提供了一种三角模糊数和直觉梯形模糊数从另一个方向对直工具.考虑到决策者的偏好信息往往存在不同程度觉模糊集进行扩展,将离散集合扩展到连续集合,是[4]对模糊数的扩展[15].直觉梯形模糊数不仅可以表达的犹豫或者知识贫乏,Atanassov
8、在模糊集基础上提好与坏的程度,还能表达不同量纲的决策信息[6].收稿日期:2012-05-02
