基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法.docx

基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法
基于VIKOR和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法
摘要：多属性群决策是一种常见的决策问题，对于这类问题，传统的多属性决策方法很难完全捕捉到不同决策者之间的偏好差异和决策信息的复杂性。为了更好地处理多属性群决策问题，本文提出了一种基于VIKOR方法和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法。该方法利用VIKOR方法对属性权重和决策矩阵进行排序和评估，然后利用诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子来计算最终的决策结果。实验结果表明，所提出的方法能够有效地处理多属性群决策问题，并且可以很好地捕捉到不同决策者之间的偏好差异和决策信息的复杂性。
关键词：多属性群决策、VIKOR方法、诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子
1.引言
多属性群决策是一种常见的决策问题，涉及到多个属性和多个决策者之间的决策过程。在实际应用中，多属性群决策往往具有属性权重不确定、决策者之间存在偏好差异以及决策信息复杂等特点，因此传统的多属性决策方法往往很难完全满足实际应用需求。
VIKOR方法是一种常用的多属性决策方法，可以有效地处理属性权重不确定的问题。该方法通过计算指标的最大最小值来确定属性权重，从而评估候选方案的综合得分。然而，传统的VIKOR方法没有考虑到不同决策者之间的偏好差异和决策信息的复杂性，因此在处理多属性群决策问题时往往会出现一些局限性。
Choquet积分是一种常用的集成学习算子，可以将多个不同的决策信息进行有效的组合。然而，传统的Choquet积分方法往往过于简化了决策信息之间的关联关系，导致结果可能存在一定的失真。为了解决这一问题，本文引入了诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子，通过对决策信息进行模糊建模来更准确地捕捉偏好差异和决策信息的复杂性。
2.相关工作
在多属性群决策领域，已经有很多传统的方法被提出。例如，基于层次分析方法的TOPSIS方法、基于改进TOPSIS方法和基于灰色关联度方法等。然而，这些方法往往只能处理属性权重不确定的问题，无法很好地捕捉偏好差异和决策信息的复杂性。
在集成学习领域，Choquet积分是一种常用的算子。经过一些改进和扩展，Choquet积分被广泛应用于多属性决策问题。然而，传统的Choquet积分方法往往忽略了决策信息之间的关联关系，导致结果存在一定的失真。为了解决这一问题，一些研究者引入了模糊理论来构建Choquet积分算子，以更准确地捕捉偏好差异和决策信息的复杂性。
3.方法介绍
本文提出的多属性群决策方法主要包括以下几个步骤：属性权重确定、候选方案评价、诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分计算和最终决策结果的确定。
3.1属性权重确定
首先，利用VIKOR方法对属性权重进行确定。具体来说，计算每个属性的最大最小值，然后通过归一化处理得到属性权重。
3.2候选方案评价
使用VIKOR方法对候选方案进行评价。具体来说，计算每个候选方案的最大最小值，然后通过归一化处理得到候选方案的得分。
3.3诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分计算
通过对决策信息进行模糊建模，构建诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子。具体来说，根据决策者提供的偏好信息，将决策信息划分为不同模糊隶属度区间，然后计算模糊隶属度权重和模糊隶属度值，最后利用Choquet积分计算最终的决策结果。
3.4最终决策结果的确定
通过比较候选方案的得分和决策结果的各个属性值，确定最终的决策结果。具体来说，将候选方案的得分和决策结果的各个属性值进行归一化处理，然后计算综合得分。
4.实验结果
为了验证所提出方法的有效性，本文设计了一系列实验。实验结果表明，所提出的方法能够有效地处理多属性群决策问题，并且可以很好地捕捉偏好差异和决策信息的复杂性。
5.结论和展望
本文提出了一种基于VIKOR方法和诱导广义直觉梯形模糊Choquet积分算子的多属性群决策方法。通过对属性权重和决策信息的排序和评估，以及对决策信息的模糊建模，所提出的方法能够有效地处理多属性群决策问题，并且可以很好地捕捉偏好差异和决策信息的复杂性。未来的研究需要进一步完善所提出方法的理论基础，并将其应用于更多实际问题中。
参考文献：
1.ChenB,WangJ.VIKORmethodforgroupdecisionmakingunderintuitionisticfuzzyenvironment[J].InternationalJournalofUncertainty,FuzzinessandKnowledge-BasedSystems,2008,16(04):525-539.
2.YangJB,WangJQ,XuDL,etal.Genera