郭 敏，田佳星

（中北大学经济与管理学院，太原 030051）

由于客观世界的复杂性以及决策者对客观事物认知的不确定性等原因，Zadeh［1，2］首次引入包含隶属度的模糊集来对事物的性质进行描述。Atanassov［3］在模糊集的基础上引入包含隶属度和非隶属度的直觉模糊集来描述事物的模糊性与不确定性，是模糊集十分重要的一种扩展形式，在处理客观世界中具有模糊性与不确定性的问题时更加准确、客观、细致。

直觉模糊集已经被广泛应用于多属性决策领域，其中属性间关联度以及属性权重方面的研究是多属性决策问题的核心。Deng［4］将灰色关联分析法应用于多属性决策领域以计算属性关联度；杨红军等［5］结合直觉模糊集概念提出了一种新的灰色关联分析法求解属性间关联度；而计算属性权重的方法总体上可以划分为主观赋权法、客观赋权法以及主客观组合赋权法3 种。主观赋权法包括AHP 法［6］、G1 法［7］、G2 法［8］以及 Delphi 法［9］等，得到的权重具有较好的解释性，不足之处在于无法体现属性实际数据在权重确定过程中的作用，其中最常用的是层次分析法；客观赋权法包括熵权法［10］、主成分分析法［11］、DEA 法［12］以及基尼系数赋权法［13］等，与主观赋权法恰好相反，主要依靠属性的实际数据来确定属性的权重，但权重稳定性以及可解释性却较差，其中熵权法是权重确定过程中利用最普遍的一种方法。由于上述两种赋权法优劣势并存，所以两者组合的主客观组合赋权法被提出，以综合优势、削弱劣势从而达到权重优化的目的。……