Vague软集在TOPSIS方法中的应用与改进研究

"这篇论文研究了如何利用Vague软集理论改进传统的TOPSIS方法，以解决不确定型决策的问题。Vague软集是处理不确定信息的有效工具，文章提出了加权的Vague软集间相似度计算方法，并将其应用于仓储中心选址的决策过程中，显示出在处理不确定性时的优越性。" 在多属性决策分析领域，TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想解的方法）是一个广泛使用的决策工具，由Hwang和Yoon在1981年提出。该方法通过比较所有决策方案与理想解和反理想解的距离来确定最佳选择。理想解是最优的解决方案，而反理想解是最差的。然而，当面对包含不确定性的数据时，传统的TOPSIS方法可能会遇到挑战。 为解决这一问题，研究人员已经尝试将模糊集（Fuzzy Set）和Vague集（Vague Set）理论融入到TOPSIS方法中。模糊集理论可以处理部分不确定性和模糊性，但并不能完全涵盖所有的不确定信息。Vague集则进一步扩展了这一概念，能更好地处理实际决策中可能出现的复杂不确定状态。Vague软集（Vague Soft Set）是由Molodtsov在1999年提出的，它在处理不充分参数工具的不确定信息方面具有优势。 论文中，作者提出了加权的Vague软集间相似度计算方法，这为评价方案提供了更精确的依据。通过对传统TOPSIS方法的修正，结合Vague软集理论，使得在处理仓储中心选址这类不确定型决策问题时，能够更准确地评估各个方案的优劣。实证分析显示，这种方法显著提高了决策的准确性和可靠性。 论文的研究成果表明，Vague软集不仅增强了TOPSIS方法在处理不确定信息时的能力，而且为实际的工程应用，如仓储中心选址提供了强大的决策支持工具。这种结合Vague软集的TOPSIS方法有望在未来不确定型决策问题中得到更广泛的应用。