【摘 要】
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多属性决策在日常生活中的应用十分广泛,无论是家庭买房买车,还是企业的供应商或是材料选择等方面,都需要运用到多属性决策,而模糊决策在多属性决策中的地位举足轻重。模糊决策方法在不断发展完善,从模糊集发展到犹豫模糊集,解决了模糊集只能包含一个隶属度的局限性;再从犹豫模糊集发展到概率犹豫模糊集,解决了犹豫模糊集不能充分表达决策者真实意愿的局限性。偏好关系在多属性决策的应用中十分广泛,它可以准确的表达决策者
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多属性决策在日常生活中的应用十分广泛,无论是家庭买房买车,还是企业的供应商或是材料选择等方面,都需要运用到多属性决策,而模糊决策在多属性决策中的地位举足轻重。模糊决策方法在不断发展完善,从模糊集发展到犹豫模糊集,解决了模糊集只能包含一个隶属度的局限性;再从犹豫模糊集发展到概率犹豫模糊集,解决了犹豫模糊集不能充分表达决策者真实意愿的局限性。偏好关系在多属性决策的应用中十分广泛,它可以准确的表达决策者对不同属性的偏好程度。因此本文将概率犹豫模糊偏好关系结合网络分析法（ANP）以及逼近理想解排序法（TOPSIS）法进行研究有利于提高多属性决策方法的适用性,使得多属性决策方法所表达的决策者意愿更为全面和准确,为多属性决策的应用与发展提供了新思路。本文将概率犹豫模糊偏好关系与网络分析法（ANP）及TOPSIS法相结合,提出了一种新的多属性决策方法,即概率犹豫模糊偏好关系ANP-TOPSIS方法。首先将概率犹豫模糊偏好关系应用在网络分析法（ANP）以及TOPSIS法的判断矩阵中,对概率犹豫模糊偏好关系进行降维处理,转化为期望的概率犹豫模糊偏好关系;之后用概率犹豫模糊偏好关系ANP方法计算出属性权重,再将求得的属性权重应用到概率犹豫模糊TOPSIS法中,最后求出方案的排序,得到最终结果;最后将本文提出的概率犹豫模糊偏好关系ANP-TOPSIS方法应用在招投标选择的实际案例中,并且与已经提出的犹豫模糊偏好关系AHP-TOPSIS方法进行了比较,验证了本文提出方法的可行性。
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