论文权重信息不完全混合型多属性决策方法是关于权重方面的论文题目、论文提纲、淘宝权重什么意思论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要： 针对属性权重信息不完全且属性取值为精确数、语言标度、区间数、直觉模糊数、区间直觉模糊数的混合型多属性决策问题,根据五种不同形式的属性值规范化定义,建立每种形式下属性值之間的相关系数.基于偏爱程度的加权平均（PDWA）算子和逼近理想解（TOPSIS）法构建单目标最优化模型求出各属性的权重,通过对属性值和属性权重的线性集结,得到排序结果.最后通过数值算例,验证了该方法的可行性和操作性.
关键词： 混合型多属性决策； 不完全权重； 偏爱程度的加权平均算子； 逼近理想解法； 相关系数； 单目标最优化模型
中图分类号： TN911?34； F272.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）06?0158?04
Abstract： In allusion to the problems that attribute weight information is incomplete and the attribute values are precise numbers in the hybrid multiple attribute decision making with linguistic labels, interval numbers, intuitionistic fuzzy numbers and interval intuitionistic fuzzy numbers, correlation coefficient between attribute values of each form is built according to five different forms of normalized definitions for attribute values. A single target optimization model based on preference degree weighted averaging （PDWA） operator and TOPSIS method is established to solve the weight of each attribute. The ranking result is obtained by means of linear aggregation of attribute values and attribute weights. The feasibility and operability of the method are verified by means of numerical examples.
Keywords： hybrid multiple attribute decision making； incomplete weight； PDWA operator； TOPSIS method； correlation coefficient； single target optimization model
0 引 言
多属性决策问题普遍存在于社会、经济、教育、管理等各个决策,是决策理论和方法研究的重要内容之一.决策者在决策中往往需要提供方案之间的偏爱信息,而对于定性和定量皆存的偏爱信息,用精确数、语言标度、区间数、直觉模糊数、区间直觉模糊数的混合型属性值去表示,显得更加方便、合适.由此统一混合属性值形式的研究已日益得到了重视[1?6].逼近理想解（TOPSIS）法[7]自1981年由Hwang,Yoon提出以来, 获得了广泛的应用,尤其在混合属性值的多属性决策问题上也取得了一定的进展 [8?12].本文针对只有部分权重信息的混合型多属性决策问题,定义了每种形式下属性值之间的相关系数,根据TOPSIS方法原理建立了最优决策模型求得权重,并对方案进行优劣排序.
1 基本概念
定义1 设[X等于x1,x2,等,xn]是有限方案集[13] ,
[A,B∈IVIFSX]
[A等于xi,μALxi,μAUxi,vALxi,vAUxi：xi∈X]
[B等于xi,μBLxi,μBUxi,vBLxi,vBUxi：xi∈X]
称：
[EIVIFSA等于i等于1nμ2ALxi+μ2AUxi+v2ALxi+v2AUxi+π2ALxi+π2AUxi2] （1）
是[A]的信息直觉能,其中：
[πALxi等于1-μALxi-vALxi]
[πAUxi等于1-μAUxi-vAUxi]
称：
[CIVIFSA,B等于12i等于1n[μALxiμBLxi+μAUxiμBUxi+ vALxivBLxi+vAUxivBUxi+ πALxiπBLxi+πAUxiπBUxi]] （2）
是[A]和[B]的相关程度,进一步称：
[KIVIFSA,B等于CIVIFSA,BEIVIFSA?EIVIFSB] （3）
是[A]和[B]的相关系数.
定义2 设[X等于x1,x2,等,xn]是有限方案集,
[A,B∈FSX]
[A等于xi,μAxi：xi∈X]
[B等于xi,μBxi：xi∈X]
称：
[EFSA等于i等于1nμ2Axi+1-μAxi22] （4）
是[A]的信息直觉能,称：
[CFSA,B等于12i等于1nμAxiμBxi+1-μAxi1-μBxi] （5）
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参考文献：
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