[發明專利]基于直覺模糊理論的多屬性群決策供應商選擇方法

在審

• 申請號: 202210293883.4
• 申請日: 2022-03-23
• 公開（公告）號: CN114723247A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 李軍偉;劉桓宇;趙奧祥;周林;連猛猛
• 申請（專利權）人: 河南大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/06
• 代理公司: 鄭州聯科專利事務所(普通合伙) 41104
• 代理人: 劉建芳

本發明公開了一種基于直覺模糊理論的多屬性群決策供應商選擇方法，包括如下步驟：首先，將獲取的專家語義評價值轉化為有猶豫度差異的直覺模糊數，構成直覺模糊評價矩陣，其次，通過提出的改進直覺模糊熵確定屬性權重，運用IFWA進行屬性信息集結，得到專家的綜合評價矩陣；然后，通過提出的改進直覺模糊距離確定專家權重，運用IFWA進行專家信息集結，得到各供應商的綜合決策矩陣；最后采用計分函數法進行排序，然后得到各供應商的優先序，選出最優供應商。本發明方案與傳統算法相比，采用改進的直覺模糊熵和直覺模糊距離分別進行屬性權重和專家權重的確定，其最終排序結果更加合理，具有重要的理論意義和應用價值。

技術領域

本發明涉及多屬性決策領域，尤其涉及一種基于直覺模糊理論的多屬性群決策供應商選擇方法。

背景技術

供應商選擇是采購決策中的一項重要內容，為減少決策失誤，一般是由多領域專家根據產品質量、價格、服務等多個屬性，共同對供應商進行評價和優選，其實質是多屬性群決策問題。在群決策過程中，由于屬性信息的模糊性以及專家受專業水平、實踐經驗和個人偏好等因素的限制，專家給出的評價信息往往具有差異性和不確定性，如果直接將其集結，則可能會對最終評價產生不合理的影響，降低評價結果的可信度。因此，合理度量評價信息的差異性和不確定性，確定屬性權重和專家權重顯得尤為重要。

由于模糊集能夠很好地刻畫客觀事物的模糊本質，自從Zadeh模糊集提出以來，基于模糊集的多屬性群決策問題得到了廣泛深入的研究。Zadeh的模糊集只能反映是與否兩方面的信息，然而由于實際問題的復雜性和信息的不確定性，加上決策者時間、精力以及對客觀事物認識上的不完全性，在進行決策時往往存在一定的猶豫度，此類情形利用模糊集難以準確刻畫，于是Atanasso在Zadeh模糊集理論基礎上進行了擴充和發展，提出了直覺模糊集的概念。直覺模糊集通過增加一個非隸屬度參數，能夠很好地描述決策者對其所做判斷的猶豫性和不確定性.它同時考慮了隸屬度、非隸屬度和猶豫度三方面的信息，可描述非此非彼的模糊概念，進而能夠更加細膩地刻畫客觀世界的模糊本質，合理的度量評價信息的差異性和不確定性。經過幾十年的發展，直覺模糊理論得到了廣泛的關注，并被用于解決不確定性建模、模式識別、故障診斷、智能計算、供應商選擇決策等領域的問題。