数学建模学习（132）：使用Python基于Fuzzy VIKOR的多准则决策分析
1. 算法介绍
Fuzzy VIKOR算法是一种基于模糊集理论的多准则决策分析方法，旨在处理决策过程中存在的不确定性和模糊性。与传统的VIKOR方法相比，Fuzzy VIKOR通过引入模糊数，使得决策者能够在面对模糊数据时做出更灵活的决策。
基本概念
VIKOR算法最早由Opricovic和Tzeng于1998年提出，旨在提供在多个冲突准则下的妥协解。该算法的核心思想是通过评估每个备选方案与理想解和负理想解的距离，来对方案进行排序。然而，传统VIKOR算法通常处理的是精确数值，对模糊性较强的评价标准难以应对。
Fuzzy VIKOR在此基础上，引入模糊数的概念，通常使用三角模糊数或梯形模糊数来表示评价标准。模糊数的使用使得决策者能够更好地表达对不确定性的看法，从而提供更为合理的决策结果。
核心思想
Fuzzy VIKOR的核心在于通过模糊数对每个方案的评价进行综合分析。算法的基本步骤如下：
- 构建模糊决策矩阵：将每个方案在不同评价标准上的得分转化为模糊数，捕捉评价的不确定性。
- 确定理想解和负理想解：对于每个标准，计算出理想解（最优值）和负理想解（最劣值），并以模糊数的形式表示。