混合模糊多属性决策方法及其应用
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2.2 常用的直觉模糊集之间距离和贴近度测度方法

直觉模糊集之间的距离和贴近度一直是直觉模糊集领域的研究热点。众多学者对其展开了研究并提出了一系列测度方法。

令论域X={x1x2,…,xn},直觉模糊集A={(xμAx),vAx))|x∈X},B={(x,μB(x),vB(x))|xX}。

Szmidt和Kacprzyk[6]定义了如下直觉模糊集之间的距离测度方法。

Hamming距离:

标准Hamming距离:

Euclidean距离:

标准Euclidean距离:

Xu[125]推广了上述定义,具体为:

如果考虑各元素xiX的权重wi,则上述直觉模糊集之间的加权距离可表示为:

Liang和Shi[10]提出了如下贴近度测量方法:

其中,φ1xi)=|μA(xi)-μB(xi)|/2+|(1-vA(xi))/2-(1-vB(xi))/2|,φ2xi)=|(μA(xi)+1-vA(xi))/2-(μB(xi)+1-vB(xi))/2|,φ3xi)=max(πAxi/2,πBxi/2)-min(πAxi/2,πBxi/2),0≤ωm≤1,=1。

Wang和Xin[12]给出了一种距离定义:

Hung和Yang[15]给出了下列贴近度定义:

Vlachos和Sergiadis[34]介绍了直觉模糊集之间的区别度IIFSAB),它也可以视为一种特殊的距离测度方法:

考虑对称性,对称的区别度可定义为:

易证,0≤DIFSAB)≤2ln2。可见DIFSAB)并不满足直觉模糊集之间距离的公理化定义。因此,可以用DIFSAB/2ln2来测度距离。

基于文献[17]的贴近度定义,Xu[18]提出了一种改进的直觉模糊集之间贴近度的测度方法:

其中,BCB的补集,dAB)代表标准Hamming距离。

在直觉模糊算子的基础上,Xia和Xu[19]提出了多种直觉模糊集之间贴近度的测度方法。例如:

其中,kλ∈[0,1],k+λ≤1,tai=μAxi)-μBxi),tbi=vAxi)-vBxi)。