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基于混合加權(quán)距離的畢達(dá)哥拉斯模糊TOPSIS多屬性決策方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-09-23 05:41
  針對決策信息為畢達(dá)哥拉斯模糊集的多屬性決策問題,提出了一種基于混合加權(quán)測度的TOPSIS決策方法。在分析了現(xiàn)有距離測度方法不足的基礎(chǔ)上,首先給出了一種新的畢達(dá)哥拉斯模糊距離測度——畢達(dá)哥拉斯模糊有序加權(quán)距離(PFOWD),并研究了該測度權(quán)重的確定方法;在PFOWD基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出了畢達(dá)哥拉斯模糊混合加權(quán)距離(PFHWD),同時(shí)探討了其特征和與現(xiàn)有畢達(dá)哥拉斯模糊測度的關(guān)系;最后提出了一種基于PFHWD測度的畢達(dá)哥拉斯模糊TOPSIS多屬性方法,并用實(shí)例驗(yàn)證了方法的有效性和可行性。 

【文章來源】:中國管理科學(xué). 2019,27(03)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】:8 頁

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號:3405149

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