[发明专利]一种新的直觉模糊决策方法

说明书

技术领域

本发明属于决策领域，具体涉及到一种新的直觉模糊决策方法。

背景技术

保加利亚学者Atanassov于1986 年提出了直觉模糊集的概念，它是对传统模糊集的一种扩充和发展. 直觉模糊集增加了新的属性参数：非隶属度函数，它比传统的模糊集在处理模糊性和不确定性方面更具灵活性和实用性。 因此， 这样给出的信息更“准确”，更能反映客观情况， 更易于理解，因而更具合理性.正是由于其深刻的理论意义和广泛的实际背景，直觉模糊多属性决策问题的研究已受到人们的普遍重视。

目前，直觉模糊决策方法主要分为两类，1）直接将直觉模糊信息进行集结；2）运用记数函数对信息进行集结。其中第1类不能处理特殊直觉模糊数，第2类方法相对计算量小，能显著降低不确定型，但记分函数的确定是此类方法的关键。传统的记分函数没有考虑大环境，也没有与其他事物进行比对，容易导致误判。

发明内容

针对传统记分函数的缺陷，本发明提出了一种新的直觉模糊决策方法。本发明的具体步骤如下：

步骤1：建立决策矩阵

有m个可行方案X₁,X₂,…,X_m，n 个评价指标I₁,I₂,…,I_n，决策者面临多重状态，假设状态集Z={Z₁,Z₂,…,Z_k}，在状态Z_s下，方案X_i在评价指标I_j 下的只为直觉模糊数d_ijs，从而得到k个决策矩阵为：

D₁=(d_ij1)_m×n,D₂=(d_ij2)_m×n,…,D_k=(d_ijk)_m×n

这里，d_ijs=<u_ijs,v_ijs>,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n,s=1,2,…,k。

步骤2：建立实数决策矩阵

本发明采用公式（1）将直觉模糊数d_ijs 转变为实数s_ijs 

S_ijs=u_ijs/v_ijs               （1）

因此，将决策矩阵D₁,D₂,…,D_k转变为k 个实数决策矩阵S₁,S₂,…,S_k

S₁=(S_ij1)_m×n,S₂=(S_ij2)_m×n,…,S_k=(S_ijk)_m×n

步骤3：建立前景决策矩阵W 

应用公式（2）确定各个方案在不同指标下的前景值

Wij=Σk=1sh(pk)c(Sijk)---(2)]]>

其中，