Multi‐attribute decision‐making method research based on interval vague set and TOPSIS method
Abstract
This paper proposed a method to resolve the multi‐attribute decision‐making problem using TOPSIS method based on attribute weights and attribute values are all interval vague value. Firstly, based on the operation rules of the interval Vague value, the interval Vague attribute value is made by weighted operation, and the ideal and negative ideal solutions are calculated based on the score function. Then the distance of interval Vague value is defined, as well as the distance between each project and the ideal, and negative ideal solutions. The relative adjacent degree is calculated by TOPSIS method, then the order of the projects is confirmed according to the relative adjacent degree. Finally, a case is used to show the process of the method this paper proposed and the validity of this method is proved.
Daugiakriterinės sprendimo priėmimo problemos sprendimas taikant neapibrėžtą intervalą ir TOPSIS metodą
Santrauka. Straipsnyje siūlomas daugiakriterinės sprendimo priėmimo problemos sprendimas TOPSIS metodu, kai kriterijų reikšmingumai ir reikšmės yra intervaliniai dydžiai. Iš pradžių, naudojantis procedūromis, nustatomos svertinės intervalinių dydžių reikšmės, paskui apskaičiuojami idealiai teigiamas ir idealiai negiamas sprendiniai. Toliau nustatomi intervalų dydžiai, apskaičiuojami atstumai tarp kiekvienos alternatyvos ir idealiai teigiamo ir idealiai neigiamo sprendinių. TOPSIS metodu apskaičiuojami santykiniai atstumai iki minėtų idealių sprendinių ir alternatyvos išrikuojamos į eilę. Galiausiai konkrečiu pavyzdžiu demonstruojamas skaičiavimo procesas ir patvirtinamas siūlomo metodo pagrįstumas.
Reikšminiai žodžiai: intervalinės neapibrėžtos reikšmės, funkcija, TOPSIS, daugiakriterinis sprendimų priėmimas.
First published online: 21 Oct 2010
Keyword : interval Vague set, score function, TOPSIS, multi‐attribute decision‐making
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.