区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法，卫贵武，，针对属性权重信息确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题，提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方

权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法，卫贵武，，针对属性权重信息不完全且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题，提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS

基于传统的逼近理想解排序法(TOPSIS) 思想, 运用区间直觉模糊数的欧氏距离, 给出区间直觉模糊数相对于最大区间直觉模糊数的贴近度公式, 并给出区间直觉模糊数贴近度所具有的优良性质, 这些性质表明贴近度作为排序指标是合理的. 通过与文献中有关区间直觉模糊数排序法的对比分析, 表明基于贴近度的排序方法具有更高的区分能力. 运用新的排序指标提出一种区间直觉模糊多属性决策方法, 并通过实例表明了所提出方法的有效性．