模糊多準(zhǔn)則決策方法-免費閱讀
【正文】 前面已經(jīng)提到 , Vague集是直覺模糊集 ,因此 ,基于直覺模糊集的 MCDM方法也適應(yīng)于基于 Vague集的MCDM。 而直覺三角模糊數(shù)和直覺梯形模糊數(shù)從另一個方向?qū)χ庇X模糊集進行擴展 ,即是將離散集合擴展到連續(xù)集合 ,是對模糊數(shù)的擴展 。 基于直覺模糊數(shù)的 TOPSIS方法 、 VIKOR方法 、 規(guī)劃方法及基于證據(jù)推理的求解方法被提出 。 Yang JB等提出的模糊證據(jù)推理算法為這類決策問題提供了一種解決方法，但只考慮了準(zhǔn)則權(quán)系數(shù)確定的情形。 模糊多準(zhǔn)則決策方法綜述 許多準(zhǔn)則權(quán)系數(shù)和準(zhǔn)則值確定的 MCDM方法紛紛推廣到 FMCDM問題中 ,提出了眾多 FMCDM方法，如模糊 TOPSIS方法、模糊 ELECTRE方法和模糊 PROMETHEE方法等。常用的模糊數(shù)有三角模糊數(shù)和梯形模糊數(shù)。 這些不準(zhǔn)確和不確定性主要有模糊性 、 隨機性 、 灰色性 、 不確知性 、 泛灰性和多重不確定性等 。 目前求解多準(zhǔn)則決策問題的方法甚多 ,其中 E L E C T R E、 P R O M E T H E E、UTA/UTADIS 是應(yīng)用較廣的有效方法 。 直覺模糊集和 Vague集是 Zadeh的模糊集理論最有影響的擴展和發(fā)展 ,它們均是在 Zadeh的模糊集理論中“亦此亦彼”的模糊概念的基礎(chǔ)上增加了一個新的參數(shù) — 非隸屬函數(shù) ,進而可以描述“非此非彼”的模糊概念。 目前 ,主要集中研究二類 FMCDM問題：其一是準(zhǔn)則權(quán)系數(shù)確定或為模糊數(shù)且準(zhǔn)則值為模糊數(shù)的 MCDM問題 ,其二為準(zhǔn)則權(quán)系數(shù)信息不完全確定且準(zhǔn)則值為模糊數(shù)的 MCDM問題。這樣權(quán)系數(shù)信息不完全確定且準(zhǔn)則值為模糊數(shù)的 MCDM問題在實際決策中經(jīng)常遇到 ,但研究較少。 自從直覺模糊集被提出以來 ,很多學(xué)者對直覺模糊集進行了研究 ,并將其應(yīng)用于決策中 ,如 Szmidt和Kacprzyk將直覺模糊集應(yīng)用于有不精確信息的群體決策中 ,
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