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《一種基于TOPSIS的混合型多屬性群決策方法_梁昌勇》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、DOI:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2012.04.024第２０卷第４期中國管理科學Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．４２０１２年８月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅＡｕｇ．，２０１２文章編號：１００３－２０７（２０１２）０４－０１０９－０９一種基于ＴＯＰＳＩＳ的混合型多屬性群決策方法梁昌勇１，２，戚筱雯１，２，丁勇１，２，冷亞軍１，２（１．合肥工業(yè)大學管理學院，安徽合肥２３０００９２．過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室，安徽合肥２３０００９）摘要：
2、本文針對具有語言型和直覺模糊數(shù)兩種評價信息的混合型多屬性群決策問題，提出了一種基于ＴＯＰＳＩＳ的決策方法。首先，定義了新的函數(shù)，可將不同粒度的語言評價信息轉換成直覺模糊數(shù)。其次，在直覺模糊數(shù)熵值的基礎上，提出了一種新的專家權重確定模型。再次，利用ＩＦＷＡ算子在把個體決策矩陣集結為群體決策矩陣后，基于ＴＯＰＳＩＳ分別計算群體評價值到正理想解和負理想解的距離，從而得到方案集的排序。最后，在ＥＲＰ選優(yōu)問題中的應用，驗證了方法的有效性。關鍵詞：群決策；語言評價；直覺模糊數(shù)；熵；ＴＯＰＳＩＳ中圖分類號：Ｃ９３４
3、文獻標識碼：Ａ區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù)、直覺模糊數(shù)、區(qū)間直覺模糊數(shù)１引言等形式來表達。在多個決策者對多個方案的多個屬自Ａｔａｎａｓｓｏｖ在１９８６年提出直覺模糊集的概性評價時，可能會采用語言型評價定性指標，而用直［１］覺模糊數(shù)評價定量指標，這即構成了混合型決策矩念，有關直覺模糊集的研究就引起了人們的高度重視。直覺模糊集的特點是同時考慮了隸屬度、非陣。但是，由于決策者的偏好及所掌握知識的程度隸屬度和猶豫度三方面的信息，相比Ｚａｄｅｈ（１９６５）不同，決策者在評估時往往會根據(jù)自己的偏好選擇的模糊集［２］在處理模
4、糊性和不確定性等方面更具靈不同的語言粒度來進行評估。所謂不同粒度語言信活性和實用性。由于客觀事物的復雜性和不確定息是指在群決策中決策者依據(jù)由不同語言短語數(shù)目（簡稱粒度）表示的語言評價集給出的偏好信息。針性，有關區(qū)間直覺模糊數(shù)的研究已引起了人們的高［３］、決策［４－６］、醫(yī)對如何將定性的語言評價信息定量化問題，近年來，度重視，并被廣泛應用于邏輯規(guī)劃［７］［８］已經引起了有關學者的重視。Ｈｅｒｒｅｒａ－Ｖｉｅｄｍａ療診斷、模式識別等諸多領域中。［９］［１０］等和Ｊｉｏｎｇ等利用隸屬函數(shù)將語言信息轉化為群決
5、策作為一個重要的應用領域，可將多個決［１１，１２］［１３］三角模糊數(shù)，Ｈｅｒｒｅｒａ等，王欣榮等提出了關策者的關于方案集合中方案的偏好按照某種規(guī)則集［１４］于語言信息的二元語義分析方法，Ｘｕ等和徐澤結為決策群體的一致或妥協(xié)的群體偏好序。方案的［１５］水等利用語言評價信息本身進行處理，即連續(xù)的評估往往有定量與定性兩種形式。人們在對諸如人虛擬術語指標。這三種方法分別把語言信息轉化為的綜合素質、武器裝備的性能，工程項目、企業(yè)合作實數(shù)、區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù)、梯形數(shù)的形式，均包含完伙伴的選擇等決策對象進行評估時往
6、往以自然語言［１６］整的信息。Ｚｈａｏ等基于融合直覺模糊數(shù)、區(qū)間形式（如差、中、良、優(yōu)等）來表達，而對諸如項目實施直覺模糊數(shù)、語言型三種評價信息的混合型決策矩的費用、收益等決策對象進行評估時則會采用實數(shù)、陣提出了一種ＴＯＰＳＩＳ決策方法，將語言型評價信收稿日期：２０１１－０７－２３；修訂日期：２０１２－０２－０８息轉化為三角模糊數(shù)后集結得出決策結果。然而，基金項目：國家自然科學基金重點資助課題（７０６３１００３）；高校博考慮到直覺模糊數(shù)在處理模糊性和不確定性方面更士點基金項目（２０１１０１１１１１００
7、０６）；教育部人文社會科學研究青年基金項目（０９ＹＪＣ６３００５５）；教育部人文社具靈活性和實用性，同時，它其中所包含的猶豫度也會科學研究一般項目基金資（１１ＹＪＣ６３０２８３）更適合于表示定性的語言型信息。本文即基于此，作者簡介：梁昌勇（１９６５－），男（漢族），安徽肥西人，合肥工業(yè)大提出了一種不同粒度的語言信息向直覺模糊數(shù)轉換學管理學院過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室，教授，博士生導師，研究方向：決策分析、智能決策支的方法。此方法能有效的將不同粒度語言評價信息持系統(tǒng)．一致化，用猶豫度恰當度量了不
8、同粒度語言評價集·１１０·中國管理科學２０１２年的模糊性，并在很大程度上降低了決策信息的損失。其中ω＝（ω，ω，…，ω）Ｔ為α（ｊ＝１，２，…，ｎ）１２ｎｊ同時，屬性權重完全未知的區(qū)間直覺模糊矩陣ｎ的權重向量，且ωｊ∈［０，１］，∑ωｊ＝１。決策方法研究也尚不常見，多集中在屬性權重部分ｊ＝１［１７－２０］未知條件下線性規(guī)劃求解權重的方法和相關３不同粒度語言型決策信息［１９，２１，２２］集結算子及其拓展上。本文在定義了直覺模糊數(shù)熵的基礎上，分別提出了屬性權
