权重信息不完全的混合型多属性决策方法研究.docx

权重信息不完全的混合型多属性决策方法研究摘要: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�g的相关系数。基于偏爱程度的加权平均算子和逼近理想解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;文献标识码:A文章编号:1004?373X06?0158?04 Abstract:pleteandtheattributevaluesareprecisenumbersinthehybridmultipleattributedecisionmakingwithlinguisticlabels,intervalnumbers,intuitionisticfuzzynumbersandintervalintuitionisticfuzzynumbers,. Keywords:hybridmultipleattributedecisionmaking;pleteweight;PDWAoperator;TOPSISmethod;correlationcoefficient;singletargetoptimizationmodel 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,是决策理论与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