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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114723247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210293883.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法是由李军伟;刘桓宇;赵奥祥;周林;连猛猛设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法，包括如下步骤：首先，将获取的专家语义评价值转化为有犹豫度差异的直觉模糊数，构成直觉模糊评价矩阵，其次，通过提出的改进直觉模糊熵确定属性权重，运用IFWA进行属性信息集结，得到专家的综合评价矩阵；然后，通过提出的改进直觉模糊距离确定专家权重，运用IFWA进行专家信息集结，得到各供应商的综合决策矩阵；最后采用计分函数法进行排序，然后得到各供应商的优先序，选出最优供应商。本发明方案与传统算法相比，采用改进的直觉模糊熵和直觉模糊距离分别进行属性权重和专家权重的确定，其最终排序结果更加合理，具有重要的理论意义和应用价值。

本发明授权基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法，其特征在于：包括以下几个步骤： A、确定供应商A＝{Ai,i＝1,2,…,n}，评价属性集为C＝{Cj,j＝1,2,…,m}，专家群体集为D＝{Ds,s＝1,2,…,k}，所有的属性评价值构成语义评价矩阵其中Ai表示第i个供应商，Cj表示第j个评价属性，Ds表示第s个专家，表示专家Ds对供应商Ai在属性Cj上的原始语义评价值； B、通过语义评价值与直觉模糊数转化方法，将专家给定的原始语义评价值转化为直觉模糊数，然后获得直觉模糊评价矩阵其中为直觉模糊评价矩阵的直觉模糊数，表示专家Ds对供应商Ai关于属性Cj的隶属度，表示专家Ds对供应商Ai关于属性Cj的非隶属度，隶属度和非隶属度通过语义评价值与直觉模糊数转化获得； C、由得到的直觉模糊评价矩阵通过下述改进的直觉模糊熵公式得到专家Ds评价值所确定的属性Cj的直觉模糊熵其中表示专家Ds对供应商Ai关于属性Cj的犹豫度， 表示专家Ds对供应商Ai关于属性Cj的隶属度，表示专家Ds对供应商Ai关于属性Cj的非隶属度，隶属度和非隶属度通过语义评价值与直觉模糊数转化获得； D、由得到的专家Ds评价值所确定的属性Cj的直觉模糊熵通过下述公式得到专家Ds评价值所确定的属性Cj的属性权重其中 E、由得到的属性权重通过下述公式进行属性信息集结，得到专家的综合评价矩阵其中为专家的综合评价矩阵的直觉模糊数，表示专家Ds关于供应商Ai的综合评价隶属度， 表示专家Ds关于供应商Ai的综合评价非隶属度，IFWA为直觉模糊加权平均算子； F、由得到的专家综合评价矩阵通过下述改进的直觉模糊距离计算得到专家Dp和Dq综合评价信息的差异性Dpq，其中为专家Ds对供应商Ai的综合评价的直觉模糊数，为专家DP对供应商Ai的综合评价的直觉模糊数,为专家Dq对供应商Ai的综合评价的直觉模糊数，为直觉模糊散度用以度量直觉模糊数和的差异性， 表示专家Dp关于供应商Ai的综合评价隶属度，表示专家Dq关于供应商Ai的综合评价隶属度，表示专家Dp关于供应商Ai的综合评价非隶属度，表示专家Dq关于供应商Ai的综合评价非隶属度，表示专家Dp关于供应商Ai的综合评价犹豫度，表示专家Dq关于供应商Ai的综合评价犹豫度，p＝1,2,…,k，q＝1,2,…,k； G、由得到的专家综合评价信息的差异性Dpq通过下述公式Upq＝1-Dpq进而得到专家Dp和Dq综合评价信息的相似度，并且构建相似度矩阵U＝[Upq]k×k； H、由得到的相似度矩阵U＝[Upq]k×k通过下述公式得到专家Dq与其他专家的相似度之和Rq，并且通过下述公式得到专家的权重wq，其中 I、由得到的专家权重wq通过进行专家信息集结，得到各供应商的综合决策矩阵V″′＝[di]1×n，其中di＝μi,νi为综合决策矩阵的直觉模糊数，μi表示供应商Ai的综合决策隶属度，νi表示供应商Ai的综合决策非隶属度， J、由得到的各供应商的综合决策矩阵通过计分函数法进行排序，然后得到各供应商的优先序，选出最优供应商。

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