区间直觉模糊多属性决策法：权重未知与偏好分析

"这篇论文是卫贵武发表的‘权重信息未知且对方案有偏好的区间直觉模糊多属性决策法’，属于首发论文，主要探讨了在权重未知且属性值与偏好值都是区间直觉模糊数的多属性决策问题。文章介绍了区间直觉模糊数的运算规则、得分函数和精确函数，并建立了一个基于最小偏差的目标规划模型来确定属性权重，通过IIWAA算子处理区间直觉模糊数信息，最后用实例证明了方法的有效性。" 在多属性决策分析（Multiple Attribute Decision Analysis，MADA）中，当权重信息未知，且决策者对方案的偏好和属性值表达为区间直觉模糊数时，决策过程变得复杂。区间直觉模糊数是一种更为灵活的不确定性表示工具，它同时考虑了模糊集的隶属度和非隶属度，提供了一种描述不确定性和不完整性信息的手段。 卫贵武的论文首先阐述了区间直觉模糊数的基本运算规则，这些规则对于处理区间内的模糊信息至关重要。接着，他引入了得分函数和精确函数，这些函数能帮助从区间直觉模糊数中提取明确的信息，以便进行决策。在权重信息完全未知的情况下，他提出了一种基于最小偏差的目标规划模型，通过该模型可以求解出各个属性的权重，确保决策的公正性。 论文中，IIWAA（Interval Intuitionistic Fuzzy Weighted Average）算子被用于集结区间直觉模糊数信息，这是一种处理模糊数据的集成方法，能够整合多个属性的区间直觉模糊值。利用IIWAA算子，可以将多个属性的模糊评估转化为单一的决策值，从而对各个方案进行排序。 最后，作者通过一个实际案例来验证所提出的决策方法，案例分析显示了该方法在处理这种复杂决策问题时的实用性和准确性。这种方法对于那些面临复杂决策环境，且信息不完全或模糊的领域，如项目管理、风险管理、资源分配等，具有重要的理论价值和实践指导意义。 这篇论文为区间直觉模糊数在多属性决策中的应用提供了一种新的方法，扩展了模糊集理论在不确定性处理中的应用，对于理解和解决实际决策问题提供了新的工具和思路。