分享兴趣，传播快乐，增长见闻，留下美好！亲爱的您，这里是LearningYard学苑。今天小编为大家带来《犹豫模糊环境下VIKOR方法步骤与MATLAB代码实现》，一起来看看吧！⚡ 多图预警！建议连接WIFI阅读！⚡【1】研究背景针对决策信息不具体的多属性决策，决策者难以对方案作出准确的评价，因此模糊集的概念由此产生。最早的模糊集由Zedah于1965年提出，在文献中他作了以下解释：模糊集是一类具有连续隶属度等级的对象。这样的集合由一个隶属度(特征)函数来表征，该函数赋予每个对象一个介于0到1之间的隶属度等级。将包含、并、交、补、关系、凸等概念推广到模糊集上。由于现实决策环境往往更加复杂，再加上社会的不断发展，越来越多的模糊集理论因此诞生，如直觉模糊集、犹豫模糊集、毕达哥拉斯模糊集等。本文简要介绍犹豫模糊数的定义以及在标准VIKOR方法中的MATLAB代码实现，为更加复杂的决策提供一个参考。【2】定义（1）模糊数（2）犹豫模糊集【3】基础概念（1）Euclidean距离测度【4】代码详解（0）建立原初矩阵原初矩阵在MATLAB中的编码如下所示。顺便测量一下原初矩阵的尺寸：输入权重：（1）标准化决策矩阵基于悲观准则扩充犹豫模糊决策矩阵，添加当前集合内元素的最小值至矩阵中向隶属度或非隶属度的长度小于所有HFNs中长度最大值的HFNs添加的元素，为当前集合内元素的最小值。（2）确定群体效用与个体遗憾分别找到每列隶属度和非隶属度的最大最小值，并将其进行组合。得到结果如下：计算元素与最优值及最差值的距离：得到下列结果：输入下列代码求得群体效用值：个体遗憾值的代码如下：（3）计算折衷决策指标值令折衷值v=0.5，并根据得到的群体效用和个体遗憾计算折衷决策指标值。最终结果如下所示：（4）排序并分析结果对Q值进行排序，其中sort指令能将向量或矩阵以从小到大的顺序对元素进行排列，find指令可以精确找到指定元素在矩阵中的位置。通过上述两个指令，可以对向量以名次的方式进行排序。结果显示，不存在第二个折衷解，唯一最优解为方案2。【英语学习】For multi-attribute decision-making with unspecific decision information, it is difficult for decision makers to make an accurate evaluation of the plan, so the concept of fuzzy set arises. The earliest fuzzy set was proposed by Zedah in 1965, and he explained in the literature as follows: Fuzzy set is a class of objects with continuous membership levels. Such a set is characterized by a membership (characteristic) function, which gives each object a membership level between 0 and 1. The concepts of inclusion, union, intersection, complement, relation, and convexity are extended to fuzzy sets. Because the actual decision-making environment is often more complicated, coupled with the continuous development of society, more and more fuzzy set theories have been born, such as intuitionistic fuzzy sets, hesitant fuzzy sets, Pythagorean fuzzy sets and so on.本期的分享就到这里，如果您对今天的文章有独特的想法，欢迎给我们留言，让我们相约明天，祝您今天过得开心快乐！本文由LearningYard学苑原创，仅代表作者个人观点，如有侵权请联系删除。翻译参考来源：Deepl。内容参考来源：[1] 袁宇,关涛,闫相斌,李一军. 基于混合VIKOR方法的供应商选择决策模型 [J].控制与决策,2014(3):551-560.[2] 赵辉,马胜彬,卜泽慧,等. 基于前景理论的VIKOR犹豫模糊多属性决策方法研究[J]. 数学的实践与认识,2020, 50(4): 124-136.[3] 梅凤娇, 李永明. 参数化犹豫模糊熵及其应用[J]. 计算机工程与科学, 2019, 041(012):2202-2210.[4] Ali K, Saleem A, Asad A, et al. An extension of VIKOR method for multi-attribute decision-making under Pythagorean hesitant fuzzy setting[J]. Granular Computing, 2019:1-14.[5] Peng W , Zhou L , H Chen, et al. Additive consistency of hesitant fuzzy linguistic preference relation with a new expansion principle for hesitant fuzzy linguistic term sets[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2019, 27:716-730.
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