Medida de Entropía Difusa con Aplicaciones en la Toma de Decisiones bajo un Entorno Difuso Bipolar basado en el Método TOPSIS

En este artículo, basado en el concepto de entropía de Havrda-Charvat-Tsallis, se introduce la medida de entropía difusa en el marco de la teoría de conjuntos difusos. Se investigan las propiedades de la nueva medida difusa desde un punto de vista matemático. Se aplican varios ejemplos para ilustrar el rendimiento de la medida difusa propuesta. La comparación con varias entropías existentes indica que la medida de información difusa propuesta tiene una mayor capacidad para discriminar diferentes conjuntos difusos. Por último, la medida de información difusa propuesta se aplica al problema de MCDM (toma de decisiones multicriterio) basado en el método TOPSIS (Técnica para el Orden de Preferencia por Similitud con la Solución Ideal) bajo un entorno difuso bipolar. Se construyen dos modelos para obtener los pesos de los atributos en los casos en que los pesos de los atributos de información son parcialmente conocidos y completamente desconocidos. Se emplea un ejemplo para mostrar la efectividad del nuevo método MCDM.