毕达哥拉斯犹豫模糊加权平均（PHFWA）算子在MATLAB中

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　　今天小编为大家带来《毕达哥拉斯犹豫模糊加权平均（PHFWA）算子在MATLAB中的代码实现》，一起来看看吧！
　　多图预警！建议连接WIFI阅读！【1】基础概念
　　（1）毕达哥拉斯犹豫模糊集
　　基于直觉模糊集与毕达哥拉斯模糊集，刘卫锋与何霞将两者进行结合，提出了毕达哥拉斯犹豫模糊集，它同时具备两者的优点。这种模糊集描述了一个更为复杂的决策环境，其有隶属度与非隶属度都由模糊集组成，元素个数因犹豫程度发生改变，并且隶属度与非隶属度的和可以大于1，但其平方和不大于1。
　　（2）PHFWA算子
　　【2】编码步骤详解
　　（0）构建原初矩阵
　　建立大小为44的毕达哥拉斯犹豫模糊决策矩阵，其中每行表示方案，每列表示属性，且第一列为成本型指标，第二列至第四列为效益型指标。权重向量为〔0。234，0。225，0。264，0。278〕。
　　（1）规范化处理矩阵
　　由于第一列为成本型指标，因此我们需要将第一列转化为效益型指标，具体公式如下：
　　根据公式（5）进行以下编码
　　即可实现成本型指标与效益型指标的转换。
　　（2）通过PHFWA对隶属度进行集成
　　根据基础概念中的公式，首先提取矩阵所有的隶属度。
　　然后根据基础概念中的公式，分别对每一个方案的隶属度进行集成。
　　（3）通过PHFWA对非隶属度进行集成
　　同理，先对矩阵中的所有非隶属度进行提取。
　　再对提取后的非隶属度进行集成处理。
　　（4）计算得分函数
　　对集成后的数据计算其得分函数，根据公式进行以下编码：
　　得到结果如下：
　　（5）对方案进行排序
　　根据得分函数对方案进行排序，得分值越高则方案越优。
　　最后得出方案1为最优解。【英语学习】
　　BasedontheintuitionisticfuzzysetandthePythagoreanfuzzyset，LiuWeifengandHeXiacombinedthetwoandproposedthePythagoreanhesitantfuzzyset，whichhastheadvantagesofboth。Thiskindoffuzzysetdescribesamorecomplexdecisionmakingenvironment。Boththemembershipdegreeandthenonmembershipdegreearecomposedoffuzzysets。Thenumberofelementschangesduetothedegreeofhesitation，andthesumofthemembershipdegreeandthenonmembershipdegreecanbegreaterthan1。Butitssumofsquaresisnotgreaterthan1。
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　　翻译参考来源：Google翻译。
　　内容参考来源：
　　〔1〕刘卫锋，何霞。毕达哥拉斯犹豫模糊集〔J〕。模糊系统与数学，2016（30）：107115
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