基于改进的Spearman秩相关系数的直觉模糊多属性决策

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2021.08.034

湖北农业科学 ›› 2021, Vol. 60 ›› Issue (8): 162-170.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2021.08.034

基于改进的Spearman秩相关系数的直觉模糊多属性决策

郭敏, 田佳星

中北大学经济与管理学院,太原 030051

收稿日期:2020-08-10 发布日期:2021-05-07
作者简介:郭敏（1969-）,男,山西太原人,教授,博士,主要从事物流与供应链管理研究,（电话）15234142979（电子信箱）guomin_like@sina.com.cn;田佳星（1996-）,男,在读硕士研究生,研究方向为多属性决策,（电话）19834531147（电子信箱）821850298@qq.com。
基金资助:
山西省重点产业技术创新发展路径与对策研究项目（2018041073-3）

Intuitionistic fuzzy multi-attribute decision making based on improved Spearman rank correlation coefficient

GUO Min, TIAN Jia-xing

School of Economics and Management,North University of China,Taiyuan 030051,China

Received:2020-08-10 Published:2021-05-07

摘要/Abstract

摘要： 针对属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种新的Spearman秩相关系数的决策方法。将AHP与熵权法得到的属性权重运用博弈论均衡思想构建优化模型,并运用混合罚函数来求解最优组合权重。依据灰色关联分析思想计算各属性的关联度,将得到的各方案关联度与最优权重按自身大小进行标号,分别作为秩比较序列与秩标准序列带入Spearman秩相关系数计算中,将得到Spearman秩相关系数的大小用于优序排列。最后实例验证了该方法的有效性。

关键词: 直觉模糊数, 组合赋权, 混合罚函数, 关联度, Spearman秩相关系数

Abstract: A new decision method of Spearman rank correlation coefficient was proposed for multi-attribute decision making with intuitionistic fuzzy numbers. The attribute weights obtained by AHP and entropy weight method were used to construct the optimization model with the idea of game theory equilibrium, and the mixed penalty function was used to solve the optimal combination weights. The association degree of each attribute was calculated according to the idea of grey correlation analysis. The correlation degree and the optimal weight of each scheme were labeled according to their own size, which were taken into Spearman rank correlation coefficient calculation as comparison sequence and reference sequence respectively. The size of correlation coefficient obtained was used for priority arrangement. Finally, an example was given to verify the effectiveness of the method.

Key words: intuitionistic fuzzy number, combination empowerment, Mult-SUMT, correlation degree, Spearman rank correlation coefficient

中图分类号:

郭敏, 田佳星. 基于改进的Spearman秩相关系数的直觉模糊多属性决策[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(8): 162-170.

GUO Min, TIAN Jia-xing. Intuitionistic fuzzy multi-attribute decision making based on improved Spearman rank correlation coefficient[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2021, 60(8): 162-170.

参考文献

[1] ZADEH L A.Fuzzy sets[J].Information and control,1965,8(3):338-353.
[2] ZADEH L A.Probability measures of fuzzy events[J]. Journal of mathematical analysis and applications,1968,23 :421-427.
[3] ATANASSOV K.Intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy sets and systems,1986(20) :87-96.
[4] DENG J L.Grey system theory tutorial[M]. Wuhan:Huazhong University of Technology Press,1990.78-84.
[5] 杨红军,董礼.基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法[J].微电子学与计算机,2011,28(9):155-157.
[6] 张黎,李倩.基于直觉模糊层次分析法的专利质量模糊综合评价[J].科技管理研究,2019,39(7):85-92.
[7] 赵辉,屈微璐,邱玮婷,等.基于组合赋权法与可拓物元的海绵城市 PPP项目运作方式选择研究[J].科技管理研究,2019,39(6):200-206.
[8] 祝志川,张国超,张君妍.基于改进CRITIC的修正G2赋权方法及实证[J].统计与决策,2018,34(18):33-38.
[9] REZAEI J.Best-worst multi-criteria decision-making method[J].Omega,2015,53:49-57.
[10] 周清华,王琦.基于直觉模糊集和VIKOR的低碳供应商选择方法研究[J].科技管理研究,2017,37(10):233-237.
[11] 李媛,任保平.中国现代交通运输业增长质量评价[J].中国流通经济,2014,28(10):21-28.
[12] VICTOR V,Podinovski.Optimal weights in DEA models with weight restrictions[J]. European journal of operational research,2016,254(3):916-924.
[13] 李刚. 基尼系数赋权法及其在生活质量评价中的应用研究[J].中国管理科学,2015,23(S1):193-198.
[14] 刘利平,江玉庆,李金生.基于组合赋权法的企业技术创新能力评价[J].统计与决策,2017(13):176-179.
[15] 闫滨,姜秀慧,钟占华,等.基于改进权重的综合水质标识指数法的大伙房水库上游水质评价研究[J].沈阳农业大学学报,2019,50(3):314-323.
[16] 孙卫忠,王志波,高迎平,等.运用博弈论组合赋权法的图书馆藏优化研究——以河北工业大学图书馆为例[J].图书情报工作,2018,62(10):40-46.
[17] 苏丽敏,何慧爽.基于区间数的Spearman秩相关系数的多属性决策方法[J].统计与决策,2019,35(6):51-53.
[18] 司艳杰,魏法杰.基于直觉模糊优选模型的混合型多属性决策[J].系统工程与电子技术,2009,31(12):2893-2897.
[19] YUY, DARKOA, CHANA P.C, et al.Evaluation and ranking of risk factors in transnational Public-private partnerships projects:Case study based on the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process[J]. Journal of infrastructure systems,2018,24(4):1-13.
[20] 江登英,王亚雄,张徐军.基于双重信息不完全条件下的直觉模糊群组决策方法[J].统计与决策,2018,34(11):43-47.
[21] SZMIDT E,KACPRZYK J.The Spearman rank correlation coefficient between intuitionistic fuzzy sets[A]. 5th IEEE International Conference[C]. London,UK:University of Westminster, 2010.

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Intuitionistic fuzzy multi-attribute decision making based on improved Spearman rank correlation coefficient

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[1]	昝凯, 陈亚光, 徐淑霞, 周青, 王凤菊, 杨慧凤, 郑丽敏, 郭海芳, 李明军, 刘婷. 基于博弈论组合赋权的评价体系在大豆区域试验中的应用[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(4): 1-6.
[2]	戴宝生, 吕锐玲, 胡亚珂, 黄晓莉, 闫振华, 张华崇, 赵树琪, 张欣, 李蔚. 不同小麦品种主要性状与产量的灰色关联度分析[J]. 湖北农业科学, 2023, 62(12): 23-28.
[3]	赵俊. 塔里木河流域农业经济发展的多维度分析——基于灰色关联度模型[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(9): 176-179.
[4]	赫京生, 张敬丽, 刘祥宇, 徐素素, 陈军文. 基于熵权法和灰色关联分析的石斛属植物观赏性评价[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(8): 77-80.
[5]	吕微, 巩玲俐. 中国物流发展与农业产业化的灰色关联度分析[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(2): 5-9.
[6]	孟世玉, 杨芳绒, 李卓. 北流市乡村公共建筑适宜度评价[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(2): 113-116.
[7]	董普侠, 杜赛南. 乡村振兴背景下武汉市高标准农田建设绩效评价研究[J]. 湖北农业科学, 2022, 61(18): 245-250.
[8]	林晓楠, 陆汝成, 华璀. 柳州市区土地利用变化及驱动力分析[J]. 湖北农业科学, 2021, 60(17): 36-41.
[9]	热不海提·帕力哈提, 张正, 彭定祥, 刘立军. 35份亚麻品种（系）在武汉市的适应性评价[J]. 湖北农业科学, 2020, 59(11): 14-18.
[10]	雷世文, 杨俊孝. 美丽乡村建设PPP模式风险分担研究[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(9): 175-181.
[11]	李仁娜, 李艳, 王宏, 赵宁, 李阳, 路强强, 杨群力. 西安地区50种大丽花的园林观赏性评价[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(3): 68-72.
[12]	汪嫒嫒, 邓军波, 杨芳, 陈艳, 姚望, 王富. 黄淮海大豆新品种（系）在江汉平原的引种表现[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(24): 43-47.
[13]	艾媛巧, 朱红梅, 谭雪兰. 指标关联度与贡献度视角下长沙市生态安全综合评价[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(11): 56-60.
[14]	宋倩. 农产品物流与农业经济增长的协调路径探究[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(11): 131-134.
[15]	董华林, 汪本福, 费震江, 周鹏, 游艾青, 郑兴飞, 徐得泽. 长江中下游地区（武汉点）优质高效中籼稻品种比较试验初报[J]. 湖北农业科学, 2018, 57(24): 19-25.