一种基于二元语义的混合型多属性决策方法

针对指标权重未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于二元语义的决策方法.首先,定义了语言评价变量与三角模糊数的转化规则和二元语义之间的距离,给出了不同类型指标数据与二元语义的转化;然后,利用与正理想解灰色关联度偏差最小原理,确定了属性的指标权重,并利用二元语义加权算术平均值对方案进行排序;最后,通过应用案例说明了所提方法的决策步骤,并与TOPSIS方法进行了比较,表明了所提方法的有效性和优越性.     

一种属性变量为Vague集的多属性决策方法

针对属性值为Vague值的多属性决策问题,提出了一种灰色关联度和TOPSIS方法相结合的决策方法.首先根据Vague集的特点,确立了理想解和负理想解的记分函数标准,计算各方案与理想解和负理想解的灰色关联度,然后根据TOPSIS方法计算各方案的相对贴近度,根据相对贴近度大小确定方案的优劣排序,最后结合案例说明了基于Vague集的灰色关联TOPSIS方法的评价过程以及该方法的有效性和优越性.