勾股模糊集的距离测度及其在多属性决策中的应用

首先,讨论3种勾股模糊数排序方法的特点,指出其中两种排序方法的不足;其次,研究勾股模糊集的结构特征,指出勾股模糊数本质上由隶属度、非隶属度、自信度和自信度方向4个特征参数完全刻画;再次,利用上述4个参数分别构造勾股模糊数和勾股模糊集之间的海明距离、欧几里得距离和闵可夫斯基距离,并研究这些距离公式的性质;最后,借助理想点法给出基于勾股模糊集距离的多属性决策方法,并通过实例验证所提方法的合理性.