基于区间T-球形模糊熵的TODIM-VIKOR多属性决策方法

区间T-球形模糊熵在区间T-球形模糊环境下的多属性决策问题中有着重要价值。为了更好地保留区间T-球形模糊集的模糊信息,首先提出了区间T-球形模糊数的得分区间、精确区间以及缺失区间,并基于此定义了新的区间T-球形模糊数的比较规则。然后结合上述三个区间,基于区间上连续香农熵函数的积分中值思想,提出了区间T-球形模糊熵公式,并分析了其满足的性质。最后,利用区间T-球形模糊熵确定属性的客观权重,并结合新的区间T-球形模糊数的比较规则,提出一种区间T-球形模糊TODIM-VIKOR方法。通过实例说明了基于区间T-球形模糊熵的TODIM-VIKOR方法的可行性和有效性,为解决区间T-球形模糊环境下的多属性决策问题提供了一种新的思路。

区间值T-球形模糊集的距离测度及其应用

区间值T-球形模糊集是目前较为先进的处理不确定信息的工具之一,能够允许其隶属度,、犹豫度、非隶属度均采用区间值的表达形式。相较于直觉模糊集、图模糊集和球形模糊集,区间值T-球形模糊集能够更好地处理不确定信息,从而得到更令人信服、更准确的结果。首先研究了区间值T-球形模糊集的距离测度相关定义与性质,随后提出一种区间值T-球形模糊集的广义二重加权形式的距离测度并研究其性质,通过对比分析从理论上阐明了该距离测度的广泛性与全面性。最后,基于这种距离公式开发了相关的多属性决策与模式识别方法,并通过实例说明其可行性。