基于Hausdorff距离的直觉模糊多属性决策的TOPSIS方法 张从海 马鞍山市委党校财务处 安徽马鞍山243011 摘要:传统的TOPSIS方法在考察目标方案与正、负理想方案的距离时多采用欧氏距离来度量.用Hausdorff距离替换欧氏距离,并用其来度量直觉模糊集(IFS)之间的距离,进而建立相对贴近度的概念,由此对目标方案进行排序、择优.实证分析结果表明该方法有效、实用,在直觉模糊多属性决策中,该方法比欧氏距离方法要简单,但计算结果完全一致. 注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系合肥联合大学学报杂志社