单值中智熵：新定义与多属性决策方法在数据服务商选择中的应用

本文主要探讨了"单值中智信息熵及其多属性决策方法"在计算机工程与应用领域的研究。在当前大数据时代，数据产品服务商不仅提供基础的数据存储和迁移服务，还涉及复杂的咨询服务选择，这使得数据产品服务商的评估成为一个多属性决策问题。多属性决策（MADM）关注的是如何综合考虑多个备选方案在不同属性上的表现，以做出最优决策。 论文首先指出了现有单值中智熵定义存在的不足，作者针对这一问题引入了新的单值中智熵的公理化定义，这是对传统模糊集理论的一种扩展和改进，旨在更好地反映决策者主观认知的不确定性。作者通过三角函数设计了一种衡量单值中智数不确定性的信息熵公式，并严谨地证明了它满足单值中智熵的四个公理化条件，从而确保了新定义的合理性和有效性。 接着，论文提出了一种创新的单值中智多属性决策方法，它结合了所提出的熵公式、拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier method）以及贴近度等技术。这种方法旨在将单值中智信息熵的特性融入到多属性决策过程中，以便更准确地融合各属性的权重和评价值，克服了模糊决策中的主观性和不确定性。 在实际应用方面，作者将这种新方法应用于数据产品服务商的选择问题上，通过对实际数据的分析和决策，验证了该方法在处理这类多属性决策问题时的合理性和有效性。通过实例分析，结果显示新方法能够在复杂且主观的决策环境中提供更为精确的决策依据，提高了决策的科学性和准确性。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于发展了一种适用于单值中智信息环境下的多属性决策框架，为解决实际问题提供了有效的工具，对于提高决策效率和质量具有重要意义。这对于计算机工程领域尤其是数据管理与决策支持系统的研究具有积极的推动作用。