基于熵和协相关度的直觉模糊多属性决策方法

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针对决策信息为直觉模糊集且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和协相关度的决策方法.对于直觉模糊集的直觉性和模糊惶,从公理化定义出发,给出了一种改进的直觉模糊熵的定义.然后基于所有属性总不确定信息量最小化准则,利用提出的直觉模糊熵建立非线性规划模型,从而得到属性权重公式.接着,由统计学中变量间相关系数的构造思想,提出直觉模糊集协相关度的概念,并探讨了与相关系数类似的性质,且进一步得出各对象与理想对象加权的协相关度公式.最后给出了一种新的多属性决策途径,并将所提方法成功应用于教授评选的实例中,通过计算各个教师的协相关度确定最佳候选人,实现最优决策.该方法操作合理,算法易于实现,计算结果可靠,可用于多种决策问题.
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