龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/d64697762.html,
一种确定模糊数决策矩阵属性权重的方法
作者：成亚丽
来源：《成都工业学院学报》2016年第04期
摘要：在实际的多属性决策过程中，往往由于决策自身的模糊和不确定因素，从而导致了方案的属性值、属性权系数等等参数的不确定和不完备。针对关于属性权重未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题，利用属性的熵计算出属性权重，三角模糊数排序进行比较，进而从备选方案中选出最优方案。实例分析说明，该方法在实际应用中是可行有效的。
关键词：多属性决策；三角模糊数；熵；权重
中图分类号：C934
文献标志码：A文章编号：2095-5383（2016）04-0075-03
Abstract：In the course of multiple attribute decision making， due to fuzziness and uncertainty decision-making itself， lead to the scheme of attribute value and attribute weight parameters uncertain and incomplete. Aiming at these problems， In this paper， the attribute weights are unknown and the attribute values for the triangular fuzzy numbers multiple attribute decision making problems， Using the properties of information entropy and attribute weights， of a ranking method of triangular fuzzy numbers， and then choose the optimal solution from alternative. At last， the example analysis show that the method is feasible and effective.
Key words：multi-attribute decision-making； triangular fuzzy numbers； entropy； weight
1965年，美国加利福尼亚大学专家Zadeth LA发表了一篇开创性论文“Fuzzy Sets”，标志
着模糊数学的诞生[1]。其中熵的概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年提出的，最开始它是产生于热力学，主要被用来描述运动过程中的一种不可逆现象，之后信息论之父
C.E.Shannon将其加以推广应用，在信息论中用熵来表示事物出现的不确定性，并提出了计算信息熵的数学表达式。多属性决策是有限方案的选择问题，它的理论及方法已经广泛应用到经济、管理、工程、军事和社会等诸多领域[2]。20多年的发展使得多属性决策问题的研究有了很多成果，但仍面临很多问题[3]。其中，解决多属性决策问题的方法大都需要求解属性权重[4]，由于方案的好坏或者排序与属性权重有着密切的关系，所以如何确定权重是至关重要
的。目前主要的求解方法有：1）基于决策者给出偏好信息的方法，比如利用特征向量[5]、最小平方和[6]方法；2）基于决策矩阵信息的方法，比如主成分分析法[7]、多目标最优化法[8-9]和熵法[10]，其中李鹏等[11]利用直觉模糊数的熵得到每个属性的信息熵，从而计算出属性权重。
本文就属性权重未知且属性值为三角模糊数的多属性决策问题，利用属性的信息熵求出属性权重，进而从备选方案中选出最优方案，最后进行了实例分析，说明该方法可行有效。