6 Conclusions 

1)  Crushing  process  is  the  first  steps  of  any operation that involve size reduce and separate ore from ore  deposit。  The  feed  size  of  mill  process  and  mineral processing has a very important effect on the selection of primary  crusher。  The  selection  of  suitable  primary crusher from all of available primary crushers is a multi- criterion  decision  making。  Primary  crusher  selection  via fuzzy  TOPSIS  method  is  proposed  as  the  case  study: Golegohar Iron Mine in Iran。 2)  Capacity,  feed  size,  product  size,  rock  compressive  strength,  abrasion  index  and  application  of primary  crusher  for  mobile  plants  are  considered  as criteria  to  determine  the  most  suitable  primary  crusher。 As  the  result  of  this  case  study,  the  gyratory  primary crusher  with  the  highest  closeness  coefficient  is determined as the best primary crusher。 References 

 [1]  HWANG  C  L,  YOON  K。  Multiple  attributes  decision  making methods  and  applications  [M]。  Springer:  Berlin  Heidelberg,  1981: 

128−140。 

[2]  BENITEZ J M, MARTIN J C, ROMAN C。 Using fuzzy number for measuring  quality  of  service  in  the  hotel  industry  [J]。  Tourism Management, 2007, 28(2): 544−555。 

[3]  WANG M Y, ELHAG T M S。 Fuzzy TOPSIS method based on alpha level  sets  with  an  application  to  bridge  risk  assessment  [J]。  Expert Systems with Applications, 2006, 31(2): 309−319。 

[4]  ÖNÜT S, SONER S。 Transshipment site selection using the AHP and TOPSIS  approaches  under  fuzzy  environment  [J]。  Waste  Manage, 2008, 28: 1552−1559。 

[5]  GLIGORIC Z, BELJIC C, SIMEUNOVIC V。 Shaft location selection at deep multiple orebody deposit by using fuzzy TOPSIS method and network  optimization  [J]。  International  Journal  of  Expert  Systems with Applications, 2010, 37(2): 1408−1418。 

[6]  SAREMI M, MOUSAVI SF, SANAYEI A。 TQM consultant selection in SMEs with TOPSIS under fuzzy environment [J]。 Expert syst Appl, 2009, 36(2): 2742−2749。 

[7]  SUN  C  C,  LIN  G  T  R。  Using  fuzzy  TOPSIS  method  for  evaluating the  competitive  advantages  of  shopping  websites  [J]。  Expert  Syst Appl, 2009, 36: 11764−11771 

[8]  TORFI F, ZANJIRANI FARAHANI R, REZAPOUR S。 Fuzzy AHP to  determine  the  relative  weights  of  evaluation  criteria  and  fuzzy TOPSIS  to  rank  the  alternatives [J]。  Applied Soft  Computing,  2010, 10(2: 520−528。 

[9]  WANG J W, CHENG C H, CHENG H K。 Fuzzy hierarchical TOPSIS for  supplier  selection  [J]。  Applied  Soft  Computing,  2009,  9:  377−386。 

[10]  ALAVI  I,  ALINEJAD-ROKNY  H。  Comparison  of  fuzzy  AHP  and fuzzy  TOPSIS  methods  for  plant  species  selection  (case  study: Reclamation  plan  of  Sungun  Copper  Mine;  Iran)  [J]。  Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 2011, 5(12): 1104−1113。 [11]  FOULADGAR M M, YAZDANI-CHAMZINI A, ZAVADSKAS E K。 An integrated model for prioritizing strategies of the Iranian mining sector  [J]。  Technological  and  Economic  Development  of  Economy, 2011, 17(3): 459−483。