基于直觉模糊熵和协相关度的决策方法
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针对决策信息为直觉模糊集且属性权重完全未知的多属性决策问题，提出了一种基于直觉模糊熵和协相关度的决策方法。对于直觉模糊集的直觉性和模糊性，从公理化定义出发，给出了一种改进的直觉模糊熵的定义。然后基于所有属性总不确定信息量最小化准则，利用提出的直觉模糊熵建立非线性规划模型，从而得到属性权重公式。接着，由统计学中变量间相关系数的构造思想，提出直觉模糊集协相关度的概念，并探讨了与相关系数类似的性质，且进一步得出各对象与理想对象加权的协相关度公式。最后给出了一种新的多属性决策途径，并将所提方法成功应用于教授评选的实例中，通过计算各个教师的协相关度确定最佳候选人，实现最优决策。该方法操作合理，算法易于实现，计算结果可靠，可用于多种决策问题。
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