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《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2017年05期
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基于可比较语言多属性决策的扩展TOPSIS方法

张颖  韩冰  
【摘要】:针对偏好信息是可比较语言的多属性决策,提出了一种新的决策方法——基于可能度分布距离测度的TOPSIS方法;该方法首先将可比较语言转化为犹豫模糊语言信息,通过定义可能度分布距离公式,避免了传统犹豫模糊语言评价信息在距离计算过程中的误差;然后建立了基于可能度分布距离测度的TOPSIS决策模型,通过计算正负理想点得到最优参照方案,根据各方案与最优参照方案间的距离进行排序并择优,相比于传统TOPSIS方法更能体现各方案与理想方案的贴近程度;最后,以快递服务公司的测评案例验证了所提方法的可行性和有效性。
【作者单位】安徽大学数学科学学院;
【基金】:安徽大学2016年大学生创新创业训练计划项目(201610357349)
【分类号】:O225
【正文快照】:
在不确定多属性决策环境中,由于决策对象的不同属性,往往难以给出定量的评价信息,因此,决策者通常采用定性的语言评价来表达其偏好,如在新系统的功能评价过程中,可以用“好”、“差”、“一般”等语言术语。由于决策问题的客观复杂性,决策者的经验、知识等局限性,决策者在做出

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