区间直觉模糊群决策：基于最大化共识与模糊TOPSIS的软计算

"这篇研究论文探讨了基于最大化共识和模糊TOPSIS方法的区间直觉模糊群决策软计算。该方法应用于多属性群体决策问题，旨在解决在不确定性环境下，专家权重、区间直觉模糊数以及共识度等方面的挑战。文章在2015年发表于《应用软计算》期刊，由Xiaolu Zhanga和Zeshui Xub共同撰写，分别来自中国东南大学和四川大学的商学院。" 在多属性群体决策制定（MAGDM）领域，由于其在现实世界决策过程中的广泛应用，已经成为决策理论中的一个重要研究方向。近年来，许多有效的方法被提出以解决各种MAGDM问题，但同时考虑共识度、专家权重和区间直觉模糊数的处理方法相对较少。论文中提出的方法旨在填补这一空白，通过最大化共识度来增强决策的合理性，并结合模糊TOPSIS（优序法）处理区间直觉模糊数的不确定性。 模糊TOPSIS是一种在模糊环境中评估和排序决策方案的多属性决策分析方法。它基于"最接近理想解，最远离反理想解"的原则，通过构建模糊距离矩阵来确定各选项的相对优劣。在区间直觉模糊数的背景下，这种方法需要处理更复杂的不确定性，因为每个属性值不仅带有模糊性，还存在可能的变化范围。 区间直觉模糊数是模糊数的扩展，它包含了不确定性和不完整性两个方面。在决策过程中，它能更好地描述专家的模糊判断和数据的波动性。然而，如何有效地处理这些数并计算它们之间的相似度或距离，是本研究的关键问题之一。 为了实现共识最大化，论文中可能提出了一个优化模型或算法，以确保所有参与决策的专家观点尽可能一致。这有助于减少群体决策中的冲突，提高决策的稳定性和接受度。同时，专家权重的合理分配也是关键，因为它直接影响到每个专家意见的影响力。论文可能介绍了如何在区间直觉模糊环境中动态调整和确定专家权重的方法。 此外，多选择目标规划（Multi-choice goal programming）可能被用作解决复杂决策问题的工具，允许决策者在多个目标之间进行权衡，以达到整体满意度的最大化。 这篇研究论文为区间直觉模糊环境下的群体决策提供了一种创新的软计算方法，结合了最大化共识和模糊TOPSIS技术，为解决多属性决策问题提供了新的思路和实用工具。