基于Choquet积分的直觉模糊语言变量群决策方法：实例验证与应用

本文主要探讨了"基于Choquet积分的直觉模糊语言变量多属性群决策方法"这一主题，由秦晋栋和刘新旺两位学者合作提出。他们在研究中关注的是当决策问题中的属性值采用直觉模糊语言变量时的复杂决策环境。直觉模糊语言是一种非精确但富有表达力的决策工具，它允许决策者用自然语言描述不确定性，增强了决策过程的直观性。 在研究方法上，首先，他们明确了直觉模糊语言变量的定义及其运算规则，这是基础，确保了决策过程中的逻辑一致性。接着，他们引入了一种新的直觉模糊熵概念，这是一种衡量直觉模糊语言变量不确定性的指标，对于量化决策者的主观判断具有重要意义。 为了评估专家的重要性和属性间的关联性，两位作者提出了两种基于直觉模糊熵的模糊测度计算方法。这些测度方法有助于构建一个全面的决策模型，通过优化信息粒分布，提取关键信息，从而提高决策的准确性。他们利用信息粒计算技术，将多个决策者的观点整合进群决策模型中，这在多属性决策中尤其重要，因为它考虑了个体差异和集体智慧。 在群决策模型建立之后，他们详细阐述了决策步骤，包括如何运用Choquet积分，这是一种非线性积分理论，能够处理模糊和不完全信息，为直觉模糊语言变量的决策提供了有力工具。Choquet积分能够更好地处理复杂的偏好关系，使决策结果更加合理。 文章以城市低碳经济发展水平的综合评价为例，展示了这种方法在实际问题中的应用，证明了其科学性和有效性。这个实例不仅验证了理论的实用性，还揭示了该方法在解决实际决策问题上的优越性能。 总结来说，这篇首发论文提供了针对直觉模糊语言变量的多属性群决策问题的一种创新解决方案，融合了模糊测度、Choquet积分以及粒计算等先进技术，对于提升模糊决策领域的理论和实践水平具有重要的贡献。通过阅读这篇文章，读者将深入理解如何在面对模糊和不确定性的决策环境中，利用直觉模糊语言和Choquet积分进行有效决策。