基于熵和风险态度的二型模糊多属性决策方法

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。基于熵和风险态度的二型模糊多属性决策方法　　摘要：　　针对属性权重信息完全未知的二型模糊多属性决策问题，提出了一种基于二型模糊熵和决策者风险态度的决策方法。首先，为了准确测度二型模糊集的不确定性，通过引入模糊因子和犹豫因子建立了二型模糊熵的公理化准则，并基于距离测度给出了对应的计算公式。其次，为了减少整体不确定信息对决策结果的影响，结合二型模糊熵构

2、建非线性规划模型来确定属性权重。同时，将决策者的风险态度引入二型模糊信息的得分函数中并给出具体的决策步骤。最后，通过实例分析验证了该决策方法的可行性，并与现有文献对比发现该决策方法更具有灵活性。　　关键词：　　二型模糊集；二型模糊熵；风险态度；得分函数；多属性决策　　中图分类号：　　TP18　　文献标志码：A　　Abstract：　　Inordertodealwiththetype2fuzzydecisionmakingproblemthattheattributeweightsare为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖

3、”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。unknown，adecisionmakingmethodbasedontype2fuzzyentropyanddecisionmakersriskattitudewasproposed.Firstly

4、，theaxiomaticprinciplesoftype2fuzzyentropywereconstructedbyintroducingfuzzyfactorandhesitancyfactortomeasuretheuncertaintyofType2FuzzySet，andsomeformulaswerealsogivenbasedondifferentdistancemeasures.Secondly，inordertodecreaseeffectsofdecisionresultscausedbyuncerta

5、ininformation，anonlinearprogrammingmodelcombinedwithtype2fuzzyentropywasconstructedtodeterminetheattributeweights.Meanwhile，ascorefunctionwasproposedbyconsideringdecisionmakersriskattitudeandthespecificdecisionmakingprocesseswerealsogiven.Finally，thefeasibilityoft

6、heproposedmethodwasverifiedthroughanexampleanalysis，andtheflexibilityoftheproposedmethodwasalsobeenreflectedbycomparingwithexistedreferences.　　英文关键词Keywords：　　Type2FuzzySet；type2fuzzyentropy；riskattitude；scorefunction；multipleattributedecisionmaking为了充分发挥“教学点数字教育资

7、源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　0引言　　随着互联网、大数据等新信息技术的发展和应用，数据信息日益呈现出模糊性、复杂性、犹豫性等不确定特征，传统数学工具已难以对其进行精确刻画。1965年Zadeh[1]提出模糊集理论，成为

8、描述不确定问题的重要工具之一。随后，众多学者将模糊集理论不断拓展，逐渐建立了包含直觉模糊集[2]、区间直觉模糊集[3]和犹豫模糊集[4]等模糊系统理论。在模糊理论演变过程中最难理解的便是二型模糊理论[5]，它将经典模糊集中的隶属度再次进行模糊化，整个隶属度函数由主、次隶属度联合表示，从而能够更加清晰和准