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    灰色猶豫模糊關(guān)聯(lián)決策方法以及應(yīng)用

    2020-06-15 06:30:05渠瑩李敏捷徐祖潤(rùn)
    科教導(dǎo)刊·電子版 2020年4期

    渠瑩 李敏捷 徐祖潤(rùn)

    摘 要 在現(xiàn)實(shí)的猶豫模糊決策中,決策信息往往呈現(xiàn)部分信息已知,部分信息未知的特征,體現(xiàn)為灰信息的形式。基于此,文中提出了一種新的灰色猶豫模糊集合( gray hesitant fuzzy set,GHFS),將猶豫模糊集擴(kuò)展到灰集領(lǐng)域。文章還給出了以海明距離計(jì)算灰猶豫模糊元之間的距離,提出了GHFS 的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度加權(quán)和TOPSIS( technique for order preference by similarity to an ideal solution) 決策方法。

    關(guān)鍵詞 灰色猶豫模糊集 海明距離 灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度 TOPSIS

    1灰色猶豫模糊集

    定義1:令X 為一給定的集合,[0,1]表示區(qū)間[0,1]上的所有閉子區(qū)間構(gòu)成的集合。X 上形如GA ={〈x,〉|x∈X}的二元組稱為一個(gè)灰色猶豫模糊集(GHFS)。其中: X→g0[0,1]表示元素x 屬于集合GA 的所有可能灰色隸屬度構(gòu)成的集合,稱為一個(gè)灰色猶豫模糊元。

    2 GHFE的測(cè)度距離

    定義1:兩個(gè)灰色猶豫模糊元和,根據(jù)海明距離同時(shí)參考文獻(xiàn),給出GHFE的測(cè)度距離:

    其中為gh排序中第i大的灰數(shù)數(shù)值。

    定義2:假定GA: gh ={)|i = 1,2,…,l},規(guī)定和分別為GHFE 中的最大和最小值。

    3灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)的TOPSIS決策方法

    (1)在灰色猶豫模糊多屬性決策時(shí),根據(jù)各屬性的評(píng)估值建立決策矩陣。設(shè)m 個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象組成方案集,n 個(gè)決策屬性組成指標(biāo)集,利用灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度確定指標(biāo)權(quán)重。

    定義1:,其中,分別利用上文的海明距離求出GH(0)與GH(1),GH(2),…,GH(n)的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度,再利用關(guān)聯(lián)度確定權(quán)重值,,式中:,。

    (2)在確定完屬性權(quán)重后,把TOPSIS決策方法擴(kuò)展到灰色猶豫模糊集,進(jìn)行方案排序。正理想點(diǎn)PIS用表示,負(fù)理想點(diǎn)用表示。;

    (3)在TOPSIS決策的實(shí)踐中,各指標(biāo)的重要程度不同,常常需要考慮權(quán)重的因素。文中采用有關(guān)聯(lián)加權(quán)距離的方法。各方法到正,負(fù)理想點(diǎn)的加權(quán)距離分別為:

    ;

    其中為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。

    (4)各方案的相對(duì)貼近度的計(jì)算方法為:。顯然,相對(duì)貼近度越大,方案越優(yōu).

    4案例

    用上述方法應(yīng)用到對(duì)留學(xué)生班級(jí)教學(xué)的評(píng)價(jià)中,有4種備選教學(xué)方案,4種屬性,最后計(jì)算出4中教學(xué)備選方案的貼近度分別為,,,。根據(jù)貼近度,對(duì)備選方案進(jìn)行排序,顯然第一種方案最佳。

    基金項(xiàng)目:2018年江蘇科技大學(xué)教育教學(xué)改革項(xiàng)目《留學(xué)生全英文高等數(shù)學(xué)課程教學(xué)模式探索與實(shí)踐研究》;2019年江蘇科技大學(xué)本科生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃立項(xiàng)項(xiàng)目。

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