A FUZZY MULTI-ATTRIBUTE DECISION-MAKING METHOD UNDER RISK WITH UNKNOWN ATTRIBUTE WEIGHTS / NERAIŠKUSIS MAŽESNĖS RIZIKOS DAUGIATIKSLIS SPRENDIMŲ PRIĖMIMO METODAS SU NEŽINOMAIS PRISKIRIAMAIS REIKŠMINGUMAIS

Abstract

This paper aims at solving hybrid multiple attributes decision-making problems under risk with attribute weight known and a new decision approach based on entropy weight and TOPSIS is proposed. First, the risk decision matrix is transformed into the certain decision matrix based on the expectation value. Then, the deviation entropy weight method is used to determine the attribute weights. And according to the definitions of the distance and the positive/negative ideal solutions for different data types, the relative closeness coefficients can be calculated by TOPSIS. Furthermore, the alternatives are ranked by the relative closeness coefficients. Finally, an application case is given to demonstrate the steps and effectiveness of the proposed approach. Santrauka Šiame straipsnyje siekiama išspręsti mišrias mažesnės rizikos daugiatiksles sprendimo priėmimo problemas su žinomu priskiriamu reikšmingumu bei yra siūlomas naujas sprendimų priėmimo metodas grindžiamas entropijos reikšmingumu ir TOPSIS. Pirmiausia, rizikos sprendimų matrica yra transformuojama į tam tikrą sprendimų matricą, grindžiamą galimybės verte. Tuomet yra naudojamas entropijos reikšmingumo nuokrypio metodas norint nustatyti priskiriamą reikšmingumą. Atsižvelgiant į atstumo apibrėžimus ir teigiamus / neigiamus idealius sprendimus skirtingiems duomenų tipams, santykinio artumo koeficientas gali būti apskaičiuojami remiantis TOPSIS. Be to, alternatyvos yra reitinguojamos pagal santykinio artumo koeficientus. Galiausiai, yra pateiktas pritaikymo atvejis, siekiant parodyti visus žingsnius ir siūlomo metodo veiksmingumą.