一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法_梁昌勇

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1、DOI:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2012.04.024第２０卷第４期中国管理科学Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．４２０１２年８月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅＡｕｇ．，２０１２文章编号：１００３－２０７（２０１２）０４－０１０９－０９一种基于ＴＯＰＳＩＳ的混合型多属性群决策方法梁昌勇１，２，戚筱雯１，２，丁勇１，２，冷亚军１，２（１．合肥工业大学管理学院，安徽合肥２３０００９２．过程优化与智能决策教育部重点实验室，安徽合肥２３０００９）摘要：

2、本文针对具有语言型和直觉模糊数两种评价信息的混合型多属性群决策问题，提出了一种基于ＴＯＰＳＩＳ的决策方法。首先，定义了新的函数，可将不同粒度的语言评价信息转换成直觉模糊数。其次，在直觉模糊数熵值的基础上，提出了一种新的专家权重确定模型。再次，利用ＩＦＷＡ算子在把个体决策矩阵集结为群体决策矩阵后，基于ＴＯＰＳＩＳ分别计算群体评价值到正理想解和负理想解的距离，从而得到方案集的排序。最后，在ＥＲＰ选优问题中的应用，验证了方法的有效性。关键词：群决策；语言评价；直觉模糊数；熵；ＴＯＰＳＩＳ中图分类号：Ｃ９３４

3、文献标识码：Ａ区间数、三角模糊数、直觉模糊数、区间直觉模糊数１引言等形式来表达。在多个决策者对多个方案的多个属自Ａｔａｎａｓｓｏｖ在１９８６年提出直觉模糊集的概性评价时，可能会采用语言型评价定性指标，而用直［１］觉模糊数评价定量指标，这即构成了混合型决策矩念，有关直觉模糊集的研究就引起了人们的高度重视。直觉模糊集的特点是同时考虑了隶属度、非阵。但是，由于决策者的偏好及所掌握知识的程度隶属度和犹豫度三方面的信息，相比Ｚａｄｅｈ（１９６５）不同，决策者在评估时往往会根据自己的偏好选择的模糊集［２］在处理模

4、糊性和不确定性等方面更具灵不同的语言粒度来进行评估。所谓不同粒度语言信活性和实用性。由于客观事物的复杂性和不确定息是指在群决策中决策者依据由不同语言短语数目（简称粒度）表示的语言评价集给出的偏好信息。针性，有关区间直觉模糊数的研究已引起了人们的高［３］、决策［４－６］、医对如何将定性的语言评价信息定量化问题，近年来，度重视，并被广泛应用于逻辑规划［７］［８］已经引起了有关学者的重视。Ｈｅｒｒｅｒａ－Ｖｉｅｄｍａ疗诊断、模式识别等诸多领域中。［９］［１０］等和Ｊｉｏｎｇ等利用隶属函数将语言信息转化为群决

5、策作为一个重要的应用领域，可将多个决［１１，１２］［１３］三角模糊数，Ｈｅｒｒｅｒａ等，王欣荣等提出了关策者的关于方案集合中方案的偏好按照某种规则集［１４］于语言信息的二元语义分析方法，Ｘｕ等和徐泽结为决策群体的一致或妥协的群体偏好序。方案的［１５］水等利用语言评价信息本身进行处理，即连续的评估往往有定量与定性两种形式。人们在对诸如人虚拟术语指标。这三种方法分别把语言信息转化为的综合素质、武器装备的性能，工程项目、企业合作实数、区间数、三角模糊数、梯形数的形式，均包含完伙伴的选择等决策对象进行评估时往

6、往以自然语言［１６］整的信息。Ｚｈａｏ等基于融合直觉模糊数、区间形式（如差、中、良、优等）来表达，而对诸如项目实施直觉模糊数、语言型三种评价信息的混合型决策矩的费用、收益等决策对象进行评估时则会采用实数、阵提出了一种ＴＯＰＳＩＳ决策方法，将语言型评价信收稿日期：２０１１－０７－２３；修订日期：２０１２－０２－０８息转化为三角模糊数后集结得出决策结果。然而，基金项目：国家自然科学基金重点资助课题（７０６３１００３）；高校博考虑到直觉模糊数在处理模糊性和不确定性方面更士点基金项目（２０１１０１１１１１００

7、０６）；教育部人文社会科学研究青年基金项目（０９ＹＪＣ６３００５５）；教育部人文社具灵活性和实用性，同时，它其中所包含的犹豫度也会科学研究一般项目基金资（１１ＹＪＣ６３０２８３）更适合于表示定性的语言型信息。本文即基于此，作者简介：梁昌勇（１９６５－），男（汉族），安徽肥西人，合肥工业大提出了一种不同粒度的语言信息向直觉模糊数转换学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室，教授，博士生导师，研究方向：决策分析、智能决策支的方法。此方法能有效的将不同粒度语言评价信息持系统．一致化，用犹豫度恰当度量了不

8、同粒度语言评价集·１１０·中国管理科学２０１２年的模糊性，并在很大程度上降低了决策信息的损失。其中ω＝（ω，ω，…，ω）Ｔ为α（ｊ＝１，２，…，ｎ）１２ｎｊ同时，属性权重完全未知的区间直觉模糊矩阵ｎ的权重向量，且ωｊ∈［０，１］，∑ωｊ＝１。决策方法研究也尚不常见，多集中在属性权重部分ｊ＝１［１７－２０］未知条件下线性规划求解权重的方法和相关３不同粒度语言型决策信息［１９，２１，２２］集结算子及其拓展上。本文在定义了直觉模糊数熵的基础上，分别提出了属性权