考虑风险偏好的IVTFS多属性群决策方法

2018年8月控制工程 Apr.

2018 第25卷第8期Control Engineering of China V ol.25, No.8

文章编号：1671-7848(2018)08-1516-06 DOI: 10.14107/https://www.360docs.net/doc/1a18025253.html,ki.kzgc.160712

赵萌，骆冬嬴，释海璋，李子超

(东北大学秦皇岛分校管理学院，河北秦皇岛 066004)

摘要：针对决策信息以区间值三角模糊集给出的多属性群决策问题提出了决策方法。该

方法充分考虑了决策者的主观愿景，通过定义决策者风险偏好程度，把决策者风险偏好引

入具体决策过程，应用相对熵计算被评方案到决策者正负愿景值的距离，建立偏差最小的

线性规划模型求得指标权重，最后应用加权算术算子集结专家的排序结果。案例分析表明

该方法可行有效，决策者的不同风险偏好对决策结果存在影响，通过与已有算法对比分析，

该方法更能体现决策者的主观愿景和风险偏好。

关键词：多属性群决策；风险偏好；区间值三角模糊集；愿景；相对熵

中图分类号：C934 文献标识码：A

Multiple Attribute Group Decision Making Methods under IVTFS Environment

with Considering Risk Preferences

ZHAO Meng, LUO Dong-ying, SHI Hai-zhang, LI Zi-chao

(School of Management, Northeastern University at Qinhuangdao, Qinhuangdao 066004, China)

Abstract: In this paper, we propose a multiple attribute group decision making method under interval valued

triangular fuzzy sets environment. The method fully considers the decision makers’ aspirations, through the

definition of decision maker risk preference, it brings the decision maker risk preference into the specific

decision-making process, uses relative entropy to calculate the distance from the rated scheme to positive and

negative values of the decision makers, establishes the linear programming model with minimum deviation to

obtain the index weight, and at last concentrate experts’ ranking results applying with the weighted arithmetic

cooperator. The case analysis shows that the method is feasible and effective, different risk preferences of

decision makers have an effect on the decision-making results, and compared with the existing algorithm, the

proposed method can reflect the decision makers’ subjective vision and risk preference better.

Key words: Multiple attribute group decision making; risk preference; interval valued triangular fuzzy set; aspiration;

relative entropy

1 引言

自从Zadeh[1]提出模糊集理论之后，模糊集理论就广泛的应用于多属性决策问题中。但模糊集遇到了无法解决隶属度不确定性的问题，于是Zadeh[2]又提出了区间值模糊集(Interval Valued Fuzzy Sets，IVFS)的概念，随后Atanassov[3]对模糊集理论进行了延伸，提出了直觉模糊集理论，同时考虑了隶属度、非隶属度以及犹豫度3个方面的信息。

IVFS与直觉模糊集是等价的[4,5]，它们在人们感知程度上做出更清晰的判断，比传统的模糊集在解决决策信息的不确定性和模糊性方面更加实用和灵活，所以IVFS和直觉模糊多属性决策方法成为近期中外学者的研究热点，如Devi等[6]提出了一种直观模糊的ELECTRE方法，针对的是用三区间数的集合表示的决策信息的备选方案的排序问题。

Ye[7]提出了在直觉模糊环境下，基于熵的加权相关系数多属性决策方法。Xu[8]提出了基于距离测度的区间直觉模糊矩阵群决策方法。袁宇等[9]将区间直觉模糊数中的相关系数延伸到不确定多属性决

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