(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211219876.6 (22)申请日 2022.10.04 (71)申请人 哈尔滨理工大 学 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学 府路52号 (72)发明人 刘欢　肖小　吕强　 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/06(2012.01) G06N 7/02(2006.01) (54)发明名称 基于区间球形模糊集模糊熵的多属性决策 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于区间值球形模糊集 新模糊熵的多属性决策方法， 其特征在于： 包括 以下步骤： S1:对区间球形模糊数形决策矩阵进 行规范化处理， 形成规范区间球形模糊数评价矩 阵； S2:通过区间球形模糊数的模糊熵求出属性 权重； S3:通过区间球形模糊数得分函数确定正、 负理想解； S4:通过距离函数、 属性权重与正、 负 理想解求出各备选方案的群体利益值与个体遗 憾值； S5:通过群体利益值与个体遗憾值利用 VIKOR方法确定备选方案的排序得出最优方案或 折衷方案， 本发 明可以求解评价值为区间值球形 模糊数的客观权重使 得决策结果能更加合理。 该 方法可以运用于各种多属性决策场景中， 例如项 目投资、 建 筑选址、 人才选拔 等。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115511193 A 2022.12.23 CN 115511193 A 1.基于区间值球形模糊集 新模糊熵的多属性决策 方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1:对区间球形模糊数形决策矩阵进行规范化处理， 形成规范区间球形模糊数评价矩 阵； S2:确定区间球形模糊数的模糊熵， 通过模糊熵求出属性权 重； S3:通过区间球形模糊数得分函数与精确函数得到评价值的得分与精确度， 以此确定 正、 负理想解； S4:通过距离函数确定评价值与正、 负理想解的距离， 并利用属性权重求出各备选方案 的群体利益值与个体遗憾值； S5:通过群体利益值与个体遗憾值利用VIKOR方法对备选方案进行排序并得出最优方 案或折衷方案 。 2.如权利要求1所述的基于区间值球形模糊集新模糊熵的多属性决策方法， 其特征在 于： 所述步骤S1中的初始区间值球形模糊数型决策矩阵为： O＝(hij)m×n， 共有m个备选方案A ＝{A1,A2,…,Am}， 有n个属性C＝{C1,C2,…,Cn}， 其中 μij、 vij 和πij分别表示hij的隶属度、 非隶属度和犹豫度， 和 分别表示隶属度区间的上界和下 界， 和 分别表示非隶属度的上下界和犹豫度的上下界； 规范区间球形模糊数 评价矩阵为： 若Ci为效益型属性， 则hij＝ 若Ci为成本型 属性， 则 3.如权利要求1所述的基于区间值球形模糊集新模糊熵的多属性决策方法， 其特征在 于： 所述步骤S2中对于规范区间球形模糊数评价矩阵中第i个方案的第 j个决策属性的评价 值hij的模糊熵为： 则， 第j个属性的权 重可表示 为： 由此， 可以得到决策矩阵的权 重向量ω(m){ω1,ω2,…,ωm}。 4.如权利要求1所述的基于区间值球形模糊集新模糊熵的多属性决策方法， 其特征在 于： 所述步骤S3中的区间值球形模糊数αj＝{[aj,bj],[cj,dj],[ej,fj]}的得分函数为： 精确函数为： 由式(3)确定各方案的正、 负理想解， 得分函数的值越高则越优。 当得分函数相等时精 确函数的值越高则越 优。 正理想解 为 负理想解 为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511193 A 25.如权利要求1所述的基于区间值球形模糊集新模糊熵的多属性决策方法， 其特征在 于： 所述步骤S4中区间值球形模糊数α1＝{[a1,b1],[c1,d1],[e1,f1]}与α2＝{[a2,b2],[c2, d2],[e2,f2]}之间的距离函数为： 根据距离公式， 可以得 出各方案的群 体效益值Si和个体遗憾值Ri: 式中： Si表示备选方案的群体效益， Si越小则群体效益越大； Ri为个体遗憾， Ri越小则个 体遗憾越小； ωj为各个属性的权 重。 6.如权利要求1所述的基于区间值球形模糊集新模糊熵的多属性决策方法， 其特征在 于： 所述步骤S5中各 方案的VIKOR方法的排序择优步骤如下： 通过群体效益值与个体遗憾值得 出利益比率 Qi， 计算公式为： 式中： 为各方案的最大群体效益； 为各方案的最小群体效益； 为各方案的最小个体遗憾； 为各方案的最大个体遗憾； 为决策者的 决策偏好。 分别将各方案按照Si， Ri， Qi从小到大的顺序进行排序， 方案在前为优， 若Qi排序中的最 优方案Y1与次优方案Y2同时满足可接受的优势准则与可接受的稳定性准则， 则Y1为最优方 案； 若不满足可接受的稳定性准则， 则Y1与Y2均为折衷方案； 若满足可接受的稳定性准则而 不满足可接受的优势准则， 则所有不满足可接受的优势准则的方案都为整体最优。 可接受 的优势准则为： Q(Y2)+Q(Y1)≥DQ其中DQ＝1/(n ‑1)； 可接受的稳定 性准则为： Y1是Si排序或Ri 排序中排在前面的对象。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511193 A 3