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   中国科学院科技战略咨询研究院

中国管理科学 ›› 2021, Vol. 29 ›› Issue (8): 229-240.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.0207

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区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型研究

彭友, 刘晓鹤, 孙健博   

  1. 哈尔滨工程大学经济管理学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
  • 收稿日期:2019-02-13 修回日期:2019-07-10 出版日期:2021-08-20 发布日期:2021-08-13
  • 通讯作者: 彭友(1981-),男(汉族),黑龙江哈尔滨人,哈尔滨工程大学经济与管理学院,讲师,博士,研究方向:决策理论与方法,E-mail:penggoto2008@sina.com. E-mail:penggoto2008@sina.com
  • 基金资助:
    国家社会科学基金资助项目(17BGL181);国防科工局国防技术基础资助项目(JSJC2013604C015);黑龙江省自然科学基金资助项目(QC2015089);中央高校基本科研业务费资助项目(3072021CFW0906)

Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Multi-attribute Group Decision Making Approach Based on the Hesitancy Degrees and Correlation Coefficient

PENG You, LIU Xiao-he, SUN Jian-bo   

  1. Economics and Management School, Harbin Engineering School, Harbin 150001, China
  • Received:2019-02-13 Revised:2019-07-10 Online:2021-08-20 Published:2021-08-13

摘要: 多属性群决策问题是当今复杂决策环境下的研究热点,而区间直觉模糊数可以从隶属度、非隶属度和犹豫度三方面描述不确定信息,具有很强的表现能力,因此学界基于区间直觉模糊数对多属性群决策问题进行了大量研究。但是现有研究一方面在处理共识达成问题时所广泛采用的"多数原则"策略会导致某些关键信息或知识被视为冲突意见而被修改或忽视;另一方面基于距离的区间直觉模糊数相似性测算方法忽略了犹豫度的影响,会造成评价信息损失。针对上述不足,提出区间直觉模糊数环境下基于犹豫度和相关系数的多属性群决策模型。首先,通过个体犹豫度和群体犹豫度的提出,保证了决策群体内部信息和知识的有效交流,使关键性决策信息或知识不会通过强制修改或删除的方式失效;其次,采用区间直觉模糊数相关系数测量相似度,避免基于距离测算而可能出现的错误结果;继而,将决策主体权重设置为区间直觉模糊数形式,通过计算不同决策者之间的相对优势值和劣势值进行主观赋值,保证了决策者权重的客观性和真实性;此外,结合TOPSIS和线性规划方法求解得到最优属性权重,保证了属性赋值的精确性,最后,通过具体的应用实例以及与当前学界主要研究成果的比较分析,进一步论证了所提模型的优势和创新性。

关键词: 犹豫度, 相关系数, 区间直觉模糊数, 多属性群决策

Abstract: A novel MAGDM method based on the correlation coefficient and hesitancy degrees under interval-valued intuitionistic fuzzy environmentis proposed. Firstly, the conceptions of individual hesitancy degree and group hesitancy degree are put forward to overcome the restrictions of the methodology of "majority rule". Secondly, the correlation coefficients of IVIFN are utilized to measure the similarity instead of distance functions in order to alleviate the drawbacks that donot consider the parameters of hesitancy. Thirdly, the subjective assignment methods are extended on utilizing the IVIFN values in order to better address the uncertainties in the MAGDM problem. Finally, TOPSIS and LP optimization method are used to calculate the optimal attribute weight, which ensures more optimal and accurate weights. A real-word application example has been presented to demonstrate the working of the proposed methodology. Moreover, a thorough comparison has been done with related existing works in order to show the validity of this methodology.

Key words: hesitancy degrees, correlation coefficients, similarity measurement, interval-value intuitionistic fuzzy Numbers, multi-attribute group decision making

中图分类号: