本文關(guān)鍵詞：基于直覺梯形模糊TOPSIS的多屬性群決策方法

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【摘要】：提出一種改進(jìn)的逼近理想解排序(TOPSIS)方法,即直覺梯形模糊TOPSIS多屬性群決策方法.首先,應(yīng)用直覺梯形模糊數(shù)形式表示方案屬性偏好和屬性權(quán)重信息且專家權(quán)重完全未知;然后,利用直覺梯形模糊數(shù)間距離測度和期望值及直覺梯形模糊加權(quán)平均算子來確定決策者權(quán)重信息和屬性權(quán)重信息;進(jìn)而給出直覺梯形模糊環(huán)境下方案優(yōu)選的算法;最后,通過算例進(jìn)一步說明了該直覺梯形模糊TOPSIS方法的有效性.
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 逼近理想解排序法 直覺梯形模糊數(shù) 群決策 距離測度
【基金】：國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體科學(xué)基金項目(71221061)
【分類號】：C934;C931.1
【正文快照】： 0引言由Hwang等[1]提出的逼近理想解排序(TOPSIS)法是一個多屬性決策方法.在傳統(tǒng)TOPSIS方法中,決策矩陣中的決策信息以精確數(shù)形式表現(xiàn).然而,在現(xiàn)實的多屬性群決策中,決策者可獲得的信息經(jīng)常是不精確和模糊的.傳統(tǒng)TOPSIS方法不能有效地處理這類多屬性決策問題.相比單人多屬性

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本文編號：660786