【摘 要】
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我们的生活方式和生产力方式都随着信息技术发展而悄然变化。逐渐在信息技术领域很多企业选择借助专业IT外包服务的尖端技术与较低成本消耗,让自身能够在核心业务上投入更多
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我们的生活方式和生产力方式都随着信息技术发展而悄然变化。逐渐在信息技术领域很多企业选择借助专业IT外包服务的尖端技术与较低成本消耗,让自身能够在核心业务上投入更多的精力,从而保持竞争优势。但是IT外包并不是简单静态的事件,它具有复杂性。而直觉模糊集能够较为准确地表达事件、环境及情形的模糊性,是处理属性不确定事项的有效数学工具。它能够有效地在不确定决策中进行定量分析。本文基于Dice相似度的基本定义和直觉模糊集基础内涵,结合直觉模糊集中距离(与相似度互补)的基础概念,详细推导出了基于广义Dice相似度的直觉模糊集算法,得出了基于广义Dice相似度测量的直觉模糊集在多属性决策中的应用步骤。同时还说明了如何将经典TODIM法与直觉模糊集相结合,形成了基于TODIM的直觉模糊集算法。在IT外包风险评价方面,将广义Dice相似度直觉模糊集、TODIM直觉模糊集对同一算例进行应用运算,并且对比运算了现存的直觉模糊集多属性方法即灰色关联度直觉模糊集和直觉模糊集投影法。结果显示是广义Dice相似度直觉模糊集和TODIM直觉模糊集都能在多属性决策中进行有效分析处理。本文旨在丰富直觉模糊集领域的方法研究和使企业IT外包风险管理更加科学、规范、有效。
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