陈文，余本功

1.安庆师范学院计算机与信息学院，安徽安庆 246133

2.合肥工业大学管理学院，合肥 230009

基于Vague软集的TOPSIS方法及其应用研究

陈文1，余本功2

1.安庆师范学院计算机与信息学院，安徽安庆 246133

2.合肥工业大学管理学院，合肥 230009

运用传统的TOPSIS方法进行不确定型决策时存在一定的困难，而Vague软集是一种处理不确定信息的重要工具。为此，给出了一种加权的Vague软集间相似度计算方法并加以证明，在对传统的TOPSIS方法进行修正的基础上，将Vague软集理论应用于TOPSIS方法中，将修正后的TOPSIS方法应用于仓储中心选址问题中，结果表明，Vague软集能极大地提高TOPSIS方法在不确定型决策领域中的应用价值。

逼近于理想值的排序方法（TOPSIS）；Vague软集；相似度；不确定型决策

1 引言

TOPSIS[1]法，又称“逼近于理想值的排序方法”，它是Hwang和Yoon于1981年提出的一种适用于多属性问题的决策分析方法，其基本思路是确定最理想解和最不理想解，然后求出各方案与最理想解和最不理想解之间的加权欧氏距离，由此得出各方案的TOPSIS值，并将其作为评价方案优劣的标准。自产生到现在，TOPSIS法已成功应用于确定型决策问题中，但运用传统的TOPSIS方法进行不确定型决策时存在一定的困难，为此，一些专家和学者将Fuzzy集理论和Vague集理论应用于TOPSIS方法中，如梁昌勇等学者研究了一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法[2]，胡辉、徐泽水等学者研究了基于TOPSIS的区间直觉模糊多属性决策法[3]，周珍等学者研究了基于Vague集多准则决策的模糊TOPSIS方法[4]，周晓光等学……