資源描述：
《基于改進(jìn)直覺(jué)模糊熵的混合多屬性決策方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、基于改進(jìn)直覺(jué)模糊熵的混合多屬性決策方法研究口林晶1·2王健1(1．福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院；2．福建江夏學(xué)院數(shù)理部，福建福州350108)【摘要]針對(duì)屬性值以區(qū)間數(shù)、語(yǔ)言值、直覺(jué)模糊數(shù)呈現(xiàn)時(shí)，提出了基于改進(jìn)的直覺(jué)模糊熵和熵權(quán)法結(jié)合的方法確定屬性的客觀權(quán)重，通過(guò)建立主觀偏好值與客觀權(quán)重的總偏差最小的規(guī)劃模型得到主觀權(quán)重，組合賦權(quán)后建立可能度矩陣對(duì)方案排序，最后給出算例，驗(yàn)證方案的可行性和有效性。[關(guān)鍵詞]改進(jìn)直覺(jué)模糊熵；熵權(quán)；可能度矩陣；混合多屬性決策[中圖分類號(hào)]C934[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1
2、003--1154(2014)06-0114--03一、引言混合多屬性決策問(wèn)題的屬性值由多種變量形式呈現(xiàn)，多屬性決策問(wèn)題在對(duì)屬性賦權(quán)時(shí)，既要考慮對(duì)屬性的偏好，同時(shí)又要減少主觀隨意性，達(dá)到主、客觀的統(tǒng)一。徐澤水和達(dá)慶利?提出了一種線性目標(biāo)規(guī)劃方法把主、客觀兩類權(quán)重相結(jié)合。梁昌勇等[21研究具有語(yǔ)言型和直覺(jué)模糊數(shù)兩種評(píng)價(jià)信息，提出了一種基于TOPSIS的決策方法。陳可和陳曉紅b’基于區(qū)間數(shù)判斷矩陣，綜合考慮決策者個(gè)體權(quán)重，擴(kuò)展“和積法”并結(jié)合“相對(duì)熵”，提出了一種加權(quán)個(gè)體方案權(quán)重集結(jié)的方法。李炳軍和劉思
3、峰
4、4+借助集值統(tǒng)計(jì)原理，構(gòu)造與區(qū)間數(shù)判斷矩陣群信息等價(jià)的確定數(shù)判斷矩陣，建立群信息集結(jié)值可靠度的模型，運(yùn)用和積法對(duì)所得新判斷矩陣進(jìn)行處理，得到一種方案排序法。就目前來(lái)看，關(guān)于混合多屬性決策問(wèn)題權(quán)重的研究方法有不少，有些采用的是將區(qū)間等模糊數(shù)轉(zhuǎn)化成精確數(shù)后，再通過(guò)離差最大化或熵權(quán)法確定權(quán)重；還有一些是利用現(xiàn)有的直覺(jué)模糊熵建立線性規(guī)劃模型確定屬性權(quán)重。前者的方法會(huì)因其丟失信息而使決策結(jié)果可靠性不足；而現(xiàn)有的直覺(jué)模糊熵的構(gòu)造公式未能體現(xiàn)直覺(jué)模糊集的模糊性，特別在約束模糊熵最值的充要條件上與實(shí)際不符，所以
5、后者的方法還有待完善。本文在屬性值以不同的數(shù)據(jù)形式(區(qū)間數(shù)、語(yǔ)言變量、直覺(jué)模糊數(shù))呈現(xiàn)時(shí)，提出了基于改進(jìn)的直覺(jué)模糊熵和熵權(quán)法結(jié)合的方法確定屬性權(quán)重。并建立可能度矩陣對(duì)方案排序．最后給出算例。驗(yàn)證方案的可行性和有效性。二、相關(guān)定義定義l?昭[口‘，n“]-[戈0≤戈≤D“，∥，口U仨R]稱為一個(gè)區(qū)問(wèn)數(shù)。特別地，若nL=0。，則n退化為一個(gè)實(shí)數(shù)。定義216J設(shè)X是一個(gè)非空集合，則稱A={a，心(戈)，％(算)>k∈Xl為直覺(jué)模糊集，心(z)，"YA(戈)分別表示集合X中的元素菇屬于A的隸屬度和非隸屬度，
6、其中I．t．：X一[0，1]。名∈X。心(z)∈[0，1]；％：X一[0，1]，戈∈X，T。(戈)E[0，1]，且滿足對(duì)于V戈∈X，0≤肛^(z>+y^(戈)≤1。記7r^(z)=l—乒_(并)—y^(戈)，帚孓丌^(戈)為元素石屬于A的猶豫度。則有0"tl"A(z)≤1，x￡X。定義3設(shè)X={石，，％，?，z。}，A={☆，心(戈)，％(x)>I石∈x}，則A的改進(jìn)直覺(jué)模糊熵為E(A)=÷再三塵絲竺塵2霎!監(jiān)，可以證明E(A)滿足以下性質(zhì)o”：(1)E(A)=叭鰣是分明集；[基金項(xiàng)目]福建省社會(huì)科
7、學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(20128128)；福建省教育廳項(xiàng)目(JBl3281)．●■■●__●■■●■____■●■●●●■■●____■●■●■■■_■■■●●■■■■_■●■■■■■■●●_●●■●●■■■■■●■■■■■●■●●●■■●■-I——I-皿管理現(xiàn)代化(2)E(A)=1邰^(xi)--'Ya(Xi)=D，V彳∈X；(3)E(A)：E(A。)；(4)如果集合A是曰的銳化集合，貝UE(A)≤E(B)；(5)當(dāng)仃。(戈)=qT。(戈)時(shí)，l心(戈)一M(z)l≤p8(x)-O'B(x)J，V茗∈X，或
8、當(dāng)fp_(x)—％(菇)I=Izn(x)一7口(z)l時(shí)吼(z)≥7r口(z)，貝JJE(A)≥E(曰)。三、決策方法(一)決策問(wèn)題描述在混合多屬性決策問(wèn)題中，其方案集表示為S={S，，5：，?，s。}，其屬性集表示為扛{L，t，?，瓦}，設(shè)決策矩陣A=(口i)。。，其中％表示第i個(gè)方案對(duì)第j-／PF蓐性的屬性值，％可以是語(yǔ)言型變量、區(qū)間數(shù)或直覺(jué)模糊數(shù)。tO={塒，，塒2，?，訓(xùn)。}為屬性權(quán)重，W．≥D(詰f，?，n)，∑wi=l。決策者設(shè)定對(duì)第i個(gè)方案的主觀偏好值療。=[礦，0i]。(二)決策步驟
9、STEPl將決策矩陣A=(％)一轉(zhuǎn)化成直覺(jué)模糊決策矩陣R=(0)。。，yi=(％，”￥，仃#)。(1)當(dāng)a。，為語(yǔ)言變量時(shí)，可通過(guò)文獻(xiàn)引給出的語(yǔ)言變量與直覺(jué)模糊數(shù)的關(guān)系進(jìn)行轉(zhuǎn)化。(2)當(dāng)口。為區(qū)間數(shù)時(shí)進(jìn)行無(wú)量綱化處理得決策矩陣B=(6i)。。，其中6p=[6：，b：]為區(qū)間數(shù)。6：：_篁一、／毫j《)。效益型，Oi2—■====。＼／毫c∥(成本型)(1)6i=[6：，b；]可轉(zhuǎn)化為直覺(jué)模糊數(shù)弛i，7。。仃i)。弘F=b。L，7i=』一b。U，仃#=6：一b，L．(2
