数值模拟决策方法：基于强计算的多属性决策分析

"一种基于强计算的多属性决策方法及其应用 (2008年)" 在多属性决策问题中，通常需要处理多个因素，并且这些因素的权重和属性值可能带有不确定性。这篇2008年的论文提出了一种新的决策方法，特别针对权重以实数形式给出、属性值以区间数形式表达的情况。这种方法基于强计算，利用统计学原理，旨在解决区间数难以直接比较的问题，提供一种数值模拟决策的途径。 区间数在不确定性决策中广泛应用，因为它们能够表示数据的不确定性和范围。传统的方法可能在处理区间数时遇到困难，而本文提出的决策方法则具备较强的抗干扰能力，可以确保决策结果更加客观和合理，减少主观因素的影响。 论文首先回顾了多属性决策的基本理论，然后引入区间数多属性决策理论，其中属性值被表示为区间，例如［aij, bij］。接着，作者阐述了他们的创新方法，即在强计算环境下，通过对区间数矩阵结构和层次的分析，构建数值模拟决策过程。强计算在这里是指在处理复杂和大规模计算任务时的能力，它能够处理大量的数据和复杂的计算模型。 在实际应用部分，论文通过一个艺术类招生的案例展示了该决策方法的步骤，并证明了算法的有效性。在艺术类招生场景中，可能需要考虑多个评判标准，如考生的技艺水平、文化成绩、创作潜力等，这些标准的评估往往存在不确定性，区间数的使用和本文的决策方法能很好地适应这种情况。 这篇论文为处理区间数多属性决策问题提供了一个新颖而实用的解决方案，尤其适用于面对复杂环境和不完全信息的决策问题。它不仅扩展了多属性决策理论，还展示了在具体领域的实际应用价值，如教育领域的招生决策。此研究对自然科学和数据挖掘领域的学者具有重要的参考价值，有助于推动不确定性的决策分析方法的进步。