【摘 要】
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直觉模糊集在模糊集的基础上增加犹豫度函数,弥补了经典集合与模糊集在刻画模糊信息上的局限性,因而被广泛应用于模糊多属性决策领域.目前,对于直觉模糊集理论及应用研究已取
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直觉模糊集在模糊集的基础上增加犹豫度函数,弥补了经典集合与模糊集在刻画模糊信息上的局限性,因而被广泛应用于模糊多属性决策领域.目前,对于直觉模糊集理论及应用研究已取得一定的成果,但是仍然存在许多亟需解决的问题.本文对直觉模糊熵公式和相似度函数的研究,可为模糊多属性群决策提供一定的理论参考依据,具有一定的理论价值与现实意义.具体工作如下:(1)首先针对现有直觉模糊熵公式对于部分熵排序产生较大差异性的问题,本文提出了符合直觉事实的约束条件;然后据此给出一个改进的直觉模糊熵公式,并研究其性质;最后,采用本文改进的直觉模糊熵解决多属性决策问题,算例分析表明本文方法具有应用上的有效性.(2)在直觉模糊相似度公理化定义基础上,构建一个具有较好分辨率的新直觉模糊相似度函数;接着分析熵值法和最大偏差法各自的优缺点,综合考虑属性的熵和最大偏差两方面的信息,构建线性优化模型求解属性权重,最后采用本文提出的相似度函数与属性权重确定方法解决直觉模糊多属性决策问题,算例分析表明,本文提出的方法具有理论上的可行性与应用上的有效性.(3)针对属性权重信息不完全条件下的直觉模糊多属性群决策问题,基于本文提出的熵与相似度函数给出一种多属性群决策新方法,并将其应用到网络舆情突发事件的应急群决策,实证分析验证了该方法的有效性与可行性;针对双重信息(属性权重和决策信息)不完全条件下的直觉模糊群决策问题,基于前景理论、TOPSIS和灰色关联分析法,构建最大综合前景值非线性改进模型提出了一种群决策方法,并通过算例应用分析表明,本文提出的直觉模糊多属性群决策方法具有应用上的有效性.
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