三角模糊数不确定性下多指标决策的可能度分析与权重确定

本文主要探讨了三角模糊数型不确定多指标决策问题中的一个重要问题——在指标权重未知的情况下，如何有效地进行决策分析。作者针对这一挑战，首先提出了四种新的三角模糊数比较可能度的等价定义，这些定义有助于量化不确定性的程度，使得模糊信息能够被准确地处理。通过这些定义，作者揭示了一些重要的性质关系，这为后续的分析提供了理论基础。 在确定指标权重方面，作者借鉴了合作博弈中的极大极小算法原理。这种方法利用了三角模糊数的比较可能度关系，通过构建一个策略空间，来寻找能够最大化最小可能度的权重组合，以此来反映各指标对决策结果的重要程度。这种方法具有一定的稳健性，因为它考虑到所有决策方案的综合效果，而非单一指标的影响。 接下来，文章的核心是提出了一种基于三角模糊数比较可能度关系的决策方案评估方法。通过对所有决策方案的可能度进行集结和比较，该方法可以对决策方案集进行最优判定和排序，从而得出一个明确的决策顺序。这种方法强调了在不确定性环境下，全面考虑各种可能性对于决策制定的重要性。 最后，作者通过实例分析验证了所提出的算法的可行性和有效性。通过实际应用，算法成功地处理了不确定多指标决策问题，并在不同情境下都能提供合理、可靠的决策依据。结果显示，这种方法不仅能够适应复杂且模糊的决策环境，而且在处理不确定性和权重未知情况时，能够提供有效的解决方案。 总结来说，本文的主要贡献在于提供了一种新颖的三角模糊数型不确定多指标决策的可能度关系分析框架，它通过引入新的比较可能度定义、合作博弈思想以及优化算法，为解决实际问题中的不确定决策提供了有力工具。这对于提升决策的科学性和准确性具有重要意义，尤其是在面对复杂不确定性时。