A new fuzzy multi-attribute group decision-making method based on TOPSIS and optimization models

要約

この論文では,TOPSISと最適化モデルに基づく新しい方法を,区間値の直観的ファジィ集合の環境における多属性グループの意思決定のために提案する。まず,個々の評価と全体的な一貫した評価の間の差の合計を最小化することによって,
すべてのエキスパートに合わせて、エキスパートの重みを決定するための新しい最適化モデルが確立されます。
第二に,TOPSIS法に基づいて,各選択肢を評価するための改善された近さ指数が得られる。
最後に、各選択肢の近さを最大化することを目的とした最適化モデルを確立することによって属性の重みが決定され、選択肢をランク付けできるように属性の重みが近さインデックスに組み込まれます。
これらすべてを組み合わせることで、主観的および客観的な重み付け方法の利点を最大限に活用できる、完全なファジー多属性グループ意思決定アルゴリズムが定式化されます。
最終的に、提供された方法の実現可能性と有効性が実際のケーススタディによって検証されます。

要約(オリジナル)

In this paper, a new method based on TOPSIS and optimization models is proposed for multi-attribute group decision-making in the environment of interval-valued intuitionistic fuzzy sets.Firstly, by minimizing the sum of differences between individual evaluations and the overallconsistent evaluations of all experts, a new optimization model is established for determining expert weights. Secondly, based on TOPSIS method, the improved closeness index for evaluating each alternative is obtained. Finally, the attribute weight is determined by establishing an optimization model with the goal of maximizing the closeness of each alternative, and it is brought into the closeness index so that the alternatives can be ranked. Combining all these together, the complete fuzzy multi-attribute group decision-making algorithm is formulated, which can give full play to the advantages of subjective and objective weighting methods. In the end, the feasibility and effectiveness of the provided method are verified by a real case study.

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