【摘 要】
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为了对不确定环境下权重信息未知的多属性问题作出合理的识别和决策，文章提出了一种基于Vague集的模糊多属性决策新方法。首先在分析现有Vague集相似度量的基础上，定义了新的Va
【机 构】
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新乡职业技术学院公共课部,西北大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11326048);中国博士后科学基金资助项目(2013M532079);西北大学科学研究基金资助项目(12NW04)
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为了对不确定环境下权重信息未知的多属性问题作出合理的识别和决策，文章提出了一种基于Vague集的模糊多属性决策新方法。首先在分析现有Vague集相似度量的基础上，定义了新的Vague集之间相似度量公式。然后，通过改进的熵权法客观地确定了各属性指标的权重，采用TOPSIS法得到各方案与正负理想方案之间的加权距离。最后，通过加权距离构建了一个相对贴近度函数，并根据相对贴近度函数值的大小对各方案进行排序，确定最优方案。通过仿真实例与已有相关方法进行比较分析，验证了该方法的可行性与有效性。
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