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基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法 被引量:1
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作者 张从海 《合肥学院学报(自然科学版)》 2014年第2期20-22,共3页
传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集(IFS)之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方... 传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集(IFS)之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方法有效、实用,在直觉模糊多属性决策中,该方法比欧氏距离方法要简单,但计算结果完全一致. 展开更多
关键词 HAUSDORFF距离 相对贴近度 直觉模糊集 TOPSIS方法 多属性决策
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