区间数多属性决策的ELECTRE分析方法

"陈常青的学术论文‘区间数多属性决策的一种ELECTRE方法’，主要探讨了在处理具有不确定性的区间数多指标决策问题时，如何应用ELECTRE（消去与转换算法）进行有效的分析和排序。该方法通过区间数可能度的计算，将区间数转化为实数，以便于决策分析。此方法具有操作简便和实用性，解决了区间数难以直接排序的挑战。文章附带了一个实际算例以证明其有效性。" 这篇论文详细介绍了区间数多属性决策的一种新型ELECTRE方法，主要面向那些涉及多个评估标准且数据存在不确定性的决策问题。ELECTRE是多属性决策分析（Multiple Attribute Decision Making, MADM）中的一个重要工具，它允许决策者在面对复杂、不完全或模糊的信息时做出选择。 作者陈常青首先定义了区间数多指标决策问题的概念，并阐述了区间数的运算规则。区间数在处理不确定性时非常有用，因为它可以表示数据的范围，而非精确值，这在许多现实世界的情景中是常见的。然而，区间数的比较和排序并不直观，这是该方法需要解决的关键问题。 论文的核心是通过计算区间数的可能性度来解决这个问题。可能性度是一种度量区间包含具体值的概率或可能性的方法。通过这种方式，区间数被映射到实数域，使得比较和排序变得更加直接。这一转换过程确保了决策的合理性和可操作性。 接着，论文简化了ELECTRE方法的计算步骤，用于对经过转换的方案进行排序。ELECTRE方法通常包括消除不合适的选项、建立偏好关系和选择最佳方案等步骤。在这个过程中，决策者可以根据各种属性的重要性权重来调整决策。 最后，论文提供了一个实际的算例，以证明该方法的有效性和实用性。这个例子有助于读者理解该方法如何应用于具体的决策问题中，同时验证了方法的可行性和优势。 陈常青的这项工作为区间数多属性决策提供了一个强大而实用的工具，对于处理具有不确定性的决策问题有着重要的理论和实践意义。通过这种方法，决策者能够在面对区间数值时，更有效地分析和排序备选方案，从而做出更为明智的选择。