这是李登峰老师《直觉模糊集决策与对策分析方法》第三章权重与属性值均为直觉模糊集合的多属性线性规划方法。先将属性和权重都改成区间形式，然后线性规划是求出该区间里的最优权重。
对于给出的算例进行独立重复实验。代码关键步骤有注释。
中间的线性规划出问题做不出来，用lingo代码实现了结果。

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求解属性值和权重值均为直觉模糊集合的多属性线性规划方法。
主要思想是吧直觉模糊集合转化为区间值进行权重的区间求解。
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from scipy import optimize as op
import pandas as pd#bikor算法实现
import  numpy as  np
np.set_printoptions(suppress=True)
w=[0.25,0.45,0.3]
def getdef(n):#获取矩阵
    return pd.read_excel('D:\study\\test\data\\t13.xlsx',sheet_name=n)
def getmatirx(df):
    df.iloc[:, [i % 2 == 1 for i in range(len(df.columns))]] = 1 - df.iloc[:,
                                                                   [i % 2 == 1 for i in range(len(df.columns))]]
    return df
def getliner(df):
    pass
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lingo语言
max =0.35*x1+0.47*x2+0.15*x3;
x1<=0.75;
-x1<=-0.25;
x2<=0.6;
-x2<=-0.35;
x3<+0.35;
-x3<=-0.3;
x1+x2+x3=1;
'''
def ranks(df):
    d1 = df.iloc[:, ::2]
    d2 = df.iloc[:, 1::2]
    df1=d1.T.reset_index(drop=True).T
    df2= d2.T.reset_index(drop=True).T
    print(df1)
    print(df2)
    gl=np.dot(df1,w)
    gu=np.dot(df2,w)
    print(gl)
    print(gu)
    g=gu/(1+gu-gl)
    return g
if __name__ == '__main__':
    df =getdef(0)
    print(df)
    df1=getmatirx(df)
    print(df1)
    print(ranks(df1))

github仓库在https://github.com/rivendelltom/decision-making-study