《表3 不同参照系数下的排序结果》

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《单值Neutrosophic sets环境下基于参照系数的VIKOR方法》

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不同参照系数下的排序结果及妥协解如表3和图5所示。表3最后一列为λ=1时，即原始VIKOR方法，文献[42]的结果。从结果可以看出，当λ=1，即仅考虑方案与正理想解的贴近度时，排序结果为A1>A4>A2>A3，最佳妥协解为A1和A4；当λ=0，即仅考虑方案与负理想解的贴近度时，排序结果为A2>A4>A1>A3，最佳妥协解为A2和A4。即参照标准不同，得到的排序和最佳妥协解完全不同。而当0.1≤λ≤0.9，即决策者同时考虑正、负理想解对方案的影响时，排序结果均为A4>A2>A1>A3，最佳妥协解为A2和A4。这说明，在单值中智集构成的三维空间中，正、负理想解对最佳妥协解的产生都有影响，且决策者的偏好不同，得到的最佳妥协解也不一样。因此，在VIKOR方法中同时考虑方案与正、负理想解的贴近度得到的最佳妥协解更为合理，即引入参照系数是有效的。决策者可以根据自身偏好改变参照系数的大小，从而得到满意的最佳妥协解。图5能更直观的反映这一变化。