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文档简介

1、使用與假想模糊數值的比例(proportion to the ideal)之排序法此類排序方法係由McCahone所發展出來(McCahone, 1987; Chen與Hwang, 1992)，其方法乃將模糊數值與某些事先給定的假想模糊數值(ideal)加以比較，而此假想的模糊數值分別為模糊最大值(fuzzy max)與模糊最小值(fuzzy min)。排序的結果決定於該模糊數值與模糊最大值及模糊最小值重疊的面積比例，若與模糊最大值重疊的面積比例愈大，則表示該模糊數值愈大。反之，若與模糊最小值重疊的面積比例愈大，則表示該模糊數值愈小。若兩個欲比較的模糊數值分別為與，則其與模糊最大值重疊的面積比

2、例分別為： 式中，與分別為與的支集(support)，且。而與與模糊最小值重疊的面積比例分別為： 其中，。 在計算出、與值後，則依據下表的規則集合一，以判斷兩個模糊數值的大小：表1 判斷兩模糊數值大小的規則集合一關係一關係二排序結果=無法決定=Chen, S.J. and C.L. Hwang, 1992, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making, Springer-Verlag, New York.McCahone, C., 1987, Fuzzy Set Theory Applied to production and Inventory Control, Ph.D. Thesis, Department of Industrial Eng

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