【摘 要】
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针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊相似性测度的多属性决策方法。首先,基于最小公倍数的原理,介绍了一种新的扩充规则用以处理Pythagorean犹豫模
【机 构】
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安徽大学经济学院,安徽大学数学科学学院
【出 处】
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武汉理工大学学报：信息与管理工程版
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71771001,71701001）, 安徽大学科研训练计划项目（KYXL2016006,KYXL2017007）,安徽大学创新创业训练计划项目（201710357460,201710357207）
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针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊相似性测度的多属性决策方法。首先,基于最小公倍数的原理,介绍了一种新的扩充规则用以处理Pythagorean犹豫模糊集(PHFS)之间隶属度(非隶属度)长度不一致的情况,该方法能有效地保持原始信息的信息量。其次,定义了4种Pythagorean犹豫模糊集的相似性测度,并讨论了其相关性质,考虑到决策问题中多个属性的权重,给出了几种加权相似性测度。最后,提出了一种基于Pythagorean犹豫模糊集的TOPSIS方法用以解决多属性决策问题,并通过软件开发项目评估实例验证了该方法的可行性和有效性。
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