Неопределенные и неточные данные типичны для многокритериальных задач, поэтому теория нечетких множеств является адекватным инструментом для их решения. Цель данной работы – применить метод TOPSIS в нечеткой среде с использованием синтаксически независимых лингвистических переменных. Из-за частого появления нечетких понятий в данных для принятия решений, четких значений недостаточно для моделирования реальных ситуаций. В предлагаемом подходе оценка каждой альтернативы и вес каждого критерия выражаются синтаксически независимыми лингвистическими переменными, произвольные значения которых определяются через семантику базовых терминов. Рассматривается подход к вычислению произвольных (не базовых) значений лингвистических переменных, используемых экспертом. Базовые значения используемых синтаксически независимых лингвистических переменных задаются треугольными нечеткими числами. Предлагаемый подход хорошо подходит для решения задачи группового принятия решений в нечеткой среде, когда эксперт или группа экспертов не связана ограниченным количеством нечетких оценок. Здесь в качестве весовых коэффициентов важности критериев и оценки качественных критериев рассматриваются нечеткие переменные, которые являются значениями синтаксически независимых лингвистических переменных «важность критерия» и «оценка по критерию». В работе предлагается использовать метод центра тяжести для вычисления расстояния между двумя треугольными нечеткими числами. В соответствии с концепцией нечеткого TOPSIS определяется коэффициент близости для определения порядка ранжирования всех альтернатив путем вычисления расстояний до нечеткого положительного идеального решения (PIS) и до нечеткого отрицательного идеального решения (NIS). В работе также приводится пример для иллюстрации предлагаемого подхода.
