基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法

• 作 者: 张从海
• 机 构: 马鞍山市委党校财务处
• 出 处: 合肥学院学报：自然科学版
• 发表日期: 2014年2期
• 关键词: HAUSDORFF距离 相对贴近度 直觉模糊集 TOPSIS方法 多属性决策 Hausdorff distance relative similarity s
• 基金项目: 安徽省教育厅人文社科基金项目（SK2012B579）资助

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.