基于區(qū)間直覺模糊集的多屬性群決策研究.pdf

1、多屬性決策方法被認為是運籌學的重要研究內容，在工程案例、技術分析、項目評估和路徑規(guī)劃等領域中廣泛應用。在復雜的現(xiàn)實環(huán)境中，由于研究對象內部參數(shù)變化和外部人為干擾等因素，導致決策信息往往具有不確定性。隨著模糊理論的深入研究，研究表明區(qū)間直覺模糊集能夠有效地描述這類問題。鑒于此，本論文針對區(qū)間直覺模糊集刻畫的多屬性群決策問題展開如下兩方面的研究：
　　為了求解完全未知的群決策權重和屬性權重，首先提出區(qū)間直覺模糊集的區(qū)間得分函數(shù)和區(qū)間精

2、確函數(shù)，并用可能度公式對區(qū)間得分函數(shù)和區(qū)間精確函數(shù)分別進行比較，建立了區(qū)間得分函數(shù)互補判斷矩陣和區(qū)間精確函數(shù)互補判斷矩陣，由此對屬性值進行排序。然后通過區(qū)間直覺模糊熵計算得到群決策權重和屬性權重，并用區(qū)間直覺模糊混合平均(IVIFHA)算子集結群決策矩陣得到群決策權重加權的綜合決策矩陣。最后基于灰色關聯(lián)分析法(GRA)，先用區(qū)間直覺模糊集距離公式計算備選方案與理想方案的區(qū)間距離，再建立區(qū)間灰色關聯(lián)系數(shù)和屬性加權的區(qū)間灰色關聯(lián)度，確定最終

3、的方案排序。通過理論分析和實例仿真，驗證了灰色關聯(lián)分析法比TOPSIS法在排序結果上更加靈活。
　　在屬性權重具有約束的情況下，將集對分析理論引入到求解多屬性群決策問題當中。首先根據(jù)區(qū)間數(shù)與二元聯(lián)系數(shù)的關系，將區(qū)間直覺模糊數(shù)轉化為二元聯(lián)系數(shù)形式的直覺模糊數(shù)，然后在二元聯(lián)系數(shù)運算法則和直覺模糊集運算法則的基礎上，定義了二元聯(lián)系數(shù)形式的集結算子，并利用二元聯(lián)系數(shù)形式的直覺模糊集混合集結算子集結群決策矩陣得到綜合決策矩陣。為計算屬性權重