基于直覺模糊熵和協(xié)相關(guān)度的決策方法

　　針對決策信息為直覺模糊集且屬性權(quán)重完全未知的多屬性決策問題，提出了一種基于直覺模糊熵和協(xié)相關(guān)度的決策方法。對于直覺模糊集的直覺性和模糊性，從公理化定義出發(fā)，給出了一種改進(jìn)的直覺模糊熵的定義。然后基于所有屬性總不確定信息量最小化準(zhǔn)則，利用提出的直覺模糊熵建立非線性規(guī)劃模型，從而得到屬性權(quán)重公式。接著，由統(tǒng)計學(xué)中變量間相關(guān)系數(shù)的構(gòu)造思想，提出直覺模糊集協(xié)相關(guān)度的概念，并探討了與相關(guān)系數(shù)類似的性質(zhì)，且進(jìn)一步得出各對象與理想對象加權(quán)的協(xié)相關(guān)度公式。最后給出了一種新的多屬性決策途徑，并將所提方法成功應(yīng)用于教授評選的實(shí)例中，通過計算各個教師的協(xié)相關(guān)度確定最佳候選人，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)決策。該方法操作合理，算法易于實(shí)現(xiàn)，計算結(jié)果可靠，可用于多種決策問題。