区间数-二元联系数转换模糊决策改进算法

"一种区间数-二元联系数转换的模糊决策改进算法" 在模糊决策领域，处理准则值和准则权重时，通常会遇到它们以二元或三元区间数的形式表示。该文提出了一种新的改进算法，专门用于解决这类问题。这个算法的核心是将区间数转换为二元联系数，以便更好地处理模糊信息，增强决策过程的确定性。 首先，区间数的偏好值被用来定义二元联系数的同一度。同一度反映了元素与理想解的相似程度，这里用区间数的偏好值来表示。同时，区间数的上下限到其偏好值的距离则被用来定义差异度，这体现了元素与理想解之间的差异。通过这种方式，区间数的不确定性和模糊性被转化为更精确的二元联系数表示，从而减小了决策过程中的不确定性。 接下来，作者重新定义了联系数的正负理想解。在传统的模糊决策中，理想解是所有属性最优或最差的状态。但在这个改进算法中，正负理想解是基于转换后的同一度和差异度来确定的，这使得理想解更能反映实际决策问题的复杂性。 然后，通过新的联系数和重新定义的理想解，作者提出了一个基于联系数的改进TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）模糊决策算法。TOPSIS是一种常见的多准则决策分析方法，它通过计算决策对象与理想解和反理想解的距离来排序备选方案。在新的算法中，距离公式考虑了同一度和差异度，使得决策结果更加精确和合理。 最后，通过实例分析，该文验证了所提算法的有效性和合理性。实例的应用展示了如何应用改进的算法解决实际问题，并证明了该方法在处理区间数模糊决策问题时的优势。 这篇论文提供了一种新的模糊决策工具，对于处理具有区间数特性的决策问题，特别是那些具有不确定性和模糊性的场景，该方法提供了更精确、更稳健的决策支持。此外，通过与其他相关研究的对比，如基于GM(0,N)模型的三元区间数序列预测、三参数区间数下的非线性可拓关联度决策方法等，进一步凸显了该算法的独特性和实用性。