基于余切函数的图片模糊熵在模糊多属性决策中的应用

摘要

本发明公开了一种基于余切函数的图片模糊熵在模糊多属性决策中的应用，其特征在于：包括以下步骤：S1：规范化初始决策矩阵；S2：根据基于余切函数的图片模糊熵计算决策属性权重；S3：确定正理想解和负理想解；S4：计算每个方案的属性值与正理想解和负理想解的灰关联系数；S5：计算每个方案的灰关联度和灰关联贴近度；S6：计算每个方案在正理想解和负理想解上的规范化投影；S7：计算每个方案的规范化投影贴近度；S8：计算组合贴近度，并根据组合贴近度对方案从大到小排序。本发明可以在属性权重完全未知的情况下，利用现有数据求解属性客观权重，同时改进经典TOPSIS排序方法，用灰关联度和规范化投影作为组合贴近度，根据决策者不同的偏好来设定二者权重的大小，使决策结果更为合理。可应用于各种多属性决策的场景，例如环保企业选择、项目投资等。