基于直觉模糊集算子的多属性群决策方法

吴怀岗，张 晴

（1.南京大学 工程管理学院，南京 210008；2.南京师范大学 计算机科学与技术学院，南京 210046）

0 引言

随着社会问题的日益复杂化以及科学研究的不断深入，传统的模糊集理论因其不能完整地表达所研究问题的全部信息而在实际应用中受到越来越多的制约和挑战[1]。Atanassov[2]对传统的模糊集进行了拓展，提出了直觉模糊集的概念。由于直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度和犹豫度这三方面的信息，使得它在对事物属性的描述上提供了更多的选择方式，在处理不确定信息时具有更强的表现能力，因此直觉模糊集理论在学术界及工程技术界引起了广泛的关注。文献[3]对直觉模糊集环境下的几何集结算子进行了研究，提出了直觉模糊加权几何(IFWGA)算子，直觉模糊有序加权几何(IFOWGA)算子和直觉模糊混合几何(IFHG)算子，并且基于IFHG算子，给出了相应的决策方法。文献[4]对直觉模糊集环境下的算术集结算子进行了研究，提出了直觉模糊算术平均(IFAA)算子和直觉模糊加权算术平均(IFWAA)算子，并且基于IFAA算子和IFWAA算子，给出了相应的群决策方法。文献[5]给出模糊数直觉模糊集两个改进算子,在此基础上,提出用精确函数解决记分函数无法决策的问题,以保证记分函数的严密性与合理性。文献[6]针对模糊数直觉模糊信息的集成问题，提出一种属性权重确知且属性值以模糊数直觉模糊数形式给出的多属性群决策方法。本文拟将传统的topsis方法与灰关联分析方法相结合，并且引入直觉模糊集理论，以期为解决多属性群决策问题提供一个新的方法和思路。……