基于 TOPSIS 和隶属函数的灰数决策模型

摘要

在实际生活中,某一交通区域道路上行驶的车辆数、车型、车速及行人的影响等客观因素是不确定的,与之相关的指标值是不确定的.对于不确定的指标值在规划方案优劣的评比中采用灰数的形式要比采用清晰值的形式更符合实际.借助传统TOPSIS法、经典灰色理论和模糊隶属度函数的基本思想建立了组合决策模型,该模型通过构造灰数意义上的决策值与论域,定义了指标集的正、负灰数理想解,进而构建了决策值相对于正、负理想解在灰数意义上的正、负隶属度函数,隶属度表明了评价指标值相对于正、负理想解的接近程度,而后用贴近度对方案的优劣进行排序.最后,以交通规划的实例验证了该模型的有效性与实用性.