典型文献
基于距离测度的区间粗糙模糊数多属性决策方法
文献摘要：
将模糊集理论与区间粗糙数融合,提出了区间粗糙模糊数的概念,并定义了区间粗糙模糊数的运算法则.为对区间粗糙模糊数进行比较及排序,定义了区间粗糙模糊数的上近似距离和下近似距离,每个距离下分别讨论了最大、最小和平均三种情形,并通过调节因子α将上近似距离和下近似距离集成为区间粗糙模糊数的距离.为解决区间粗糙模糊数形式下的多属性决策问题,定义了信息系统的最优解、最劣解、正距离、负距离、优势度等概念,并借助熵权法确定属性权重,给出对象的加权综合优势度及排序结果.算例结果表明,最大距离、最小距离和平均距离三种情形下得到的结果无显著差异,且与决策者主观认知基本一致,验证了算法的合理性与稳健性.
文献关键词：
区间粗糙模糊数;上近似距离;下近似距离;综合优势度;排序方法;多属性决策
中图分类号：
作者姓名：
翁世洲;吕跃进;曹志强
作者机构：
广西民族师范学院经济与管理学院,广西崇左 532200;广西大学数学与信息科学学院,广西南宁 530004;柳州工学院数理教学部,广西柳州 545616
文献出处：
引用格式：
[1]翁世洲;吕跃进;曹志强-.基于距离测度的区间粗糙模糊数多属性决策方法)[J].模糊系统与数学,2022(03):131-144
A类：
区间粗糙模糊数,上近似距离,下近似距离
B类：
基于距离,距离测度,多属性决策方法,模糊集理论,区间粗糙数,数的概念,数的运算,运算法则,别讨,调节因子,决策问题,最优解,属性权重,综合优势度,最大距离,最小距离,下得,果无,决策者,主观认知,排序方法
AB值：
0.21039
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