基于直觉模糊集的全区间决策方法

发布时间：2017-12-18 12:15

  本文关键词：基于直觉模糊集的全区间决策方法

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【摘要】：针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。
【作者单位】： 广东天联电力设计有限公司;河海大学水利水电学院;
【分类号】：C934
【正文快照】： 0引言1965年,Zadeh提出了模糊集理论,将数学的理论与应用研究范围拓展到模糊领域[1]。1986年,保加利亚学者Atanassov提出了直觉模糊集(Intuitionistic Fuzzy Sets,IFS),它同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度三方面的信息,更加完整地刻画了客观世界的模糊性本质[2]。1993年,Ga

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本文编号：1304122