三角直觉模糊数理论在供应商选择中的应用

赵未莲

摘   要：随着社会的发展，物质极大地丰富，人们的需求也多样化，为人们提供服务的供应商越来越多，如何选择满意的供应商也是生活中非常重要的事情，基于社会现实文章首先阐述了三角直觉模糊数的理论知识，继而将一种基于两个三角直觉模糊数之间距离的决策方法应用在供应商的选择中。

关键词：直觉模糊数;三角直觉模糊数;距离;决策

19世纪末，Cantor首创集合论[1]，并快速渗透到各个数学分支，成为数学的基础。1965年美国控制论专家L.A.Zadeh发表了开创性论文“模糊集合”（Fuzzy Sets，Information and Control），对Cantor的集合论进行了有益的推广，从而建立了模糊集合论，且在很多领域取得了卓有成效的应用。简言之，模糊数就是表示一个不确定的量。1986年Atanassov提出直觉模糊集的概念，直觉模糊集是模糊集的扩展，比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[1]。直觉模糊数的特点是同时考虑隶属函数、非隶属函数和犹豫度3方面的信息，因此直觉模糊数可以更好地表示一个不确定的量，随着直觉模糊理论的发展，又有学者定义了三角直觉模糊数及其代数运算和排序方法，并应用在多属性决策中。本文从实际出发，将三角直学模糊数的理论应用在供应商的选择中，使计算更方便，复杂度更低，易于实现，更直观地选出供应商。

1    三角直觉模糊数

定义1 设～a是实数集上的一个直觉模糊集[2]，其隶属函数与非隶属函数分别为：

其中，0≤w_a≤1，0≤u_a≤10≤w_a+u_a≤1;称～a=〈_a，a，_a〉;w～a，v～a;〉为三角直觉模糊数[2]（triangular intuitionistic fuzzy number，TIFN），w_a为最大隶属度，u_a为最小非隶属度，π _a=1-w_a-u_a为～a的犹豫度，其值越小，表示模糊数越确定，曲线如图1所示。……