直觉梯形模糊TOPSIS在多属性群决策中的应用

"基于直觉梯形模糊TOPSIS的多属性群决策方法" 本文介绍了一种改进的多属性群决策方法，称为直觉梯形模糊TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）方法。在传统的TOPSIS方法中，它用于比较和选择多个选项，通过计算各个选项与理想解（最优解）和反理想解（最劣解）的距离来进行排序。然而，这个改进的方法考虑了在决策过程中存在的不确定性和模糊性，这是通过引入直觉梯形模糊数来实现的。 直觉梯形模糊数是一种模糊数的形式，它能够更好地模拟人类的直觉和不确定性。在本文的场景中，方案的属性偏好和属性权重信息被表示为这种直觉梯形模糊数，这允许决策者在不完全了解专家权重的情况下表达他们的判断。专家权重完全未知的情况是实际决策问题中的常见挑战，这种方法提供了一种解决途径。 在决策过程中，首先利用直觉梯形模糊数间的距离测度来评估方案之间的差异。这是一种度量两个模糊数相似度或差异性的工具，对于处理模糊数据非常有效。接着，通过计算期望值和应用直觉梯形模糊加权平均算子，确定了决策者权重和属性权重。期望值在这里用来综合多个决策者的观点，而加权平均算子则用于结合各属性的权重，形成一个综合评价。 直觉梯形模糊TOPSIS方法的核心在于其决策算法，该算法在直觉梯形模糊环境下进行，可以更准确地反映复杂和模糊的决策环境。最后，通过一个具体的算例，作者证明了所提出的直觉梯形模糊TOPSIS方法的有效性和实用性。 关键词涉及到逼近理想解排序法、直觉梯形模糊数、群决策和距离测度，这些都是该方法的关键组成部分。中图分类号C934指向管理科学与工程领域，文献标志码A表示本文具有重要的理论或实践意义。 这篇研究为处理具有不确定性和模糊性的多属性群决策问题提供了一种新的方法，它不仅扩展了传统的TOPSIS理论，还通过实例展示了在实际问题中的应用价值。