区间直觉模糊决策法：无权重情况下有效多属性排序

本文主要探讨了"权重信息未知的区间直觉模糊多属性决策方法"这一主题，针对在实际决策问题中，当属性权重信息完全不明确，且属性值被表示为区间直觉模糊数的情况下。区间直觉模糊数是一种数学工具，它融合了传统模糊集和直觉模糊集的优点，能够处理不确定性较高的信息。 作者李光博和黄德才针对这类复杂决策环境，提出了一个创新的方法。首先，他们引入了区间直觉模糊数的相离度概念，这是一种度量两个区间直觉模糊数之间差异的重要指标。相离度的引入有助于衡量不同属性间的相对重要性，即使在权重信息未知的情况下也能提供一定的参考依据。 接着，他们构建了一个基于线性规划的模型，这个模型的目标是最大化加权属性值的离差，以此间接推断出各个属性的权重。通过解决这个优化问题，可以得到一个近似的权重分配，为后续的决策过程提供依据。线性规划模型的优势在于其理论基础扎实，易于计算，适用于大规模问题。 在确定了属性权重后，论文进一步利用加权模糊正理想点的概念。加权模糊正理想点代表了所有属性最优的理想状态，每个方案的加权属性值在此点上的投影反映了方案的整体性能。通过对各方案投影值的比较，可以实现对方案的有效排序，从而得出最终的决策结果。 最后，作者通过实际案例来验证他们的方法的有效性和可行性。案例分析展示了在缺乏明确权重信息的情况下，如何运用区间直觉模糊数和线性规划结合的方法，有效地解决了多属性决策问题，证明了这种方法在实际应用中的价值。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于提供了一种创新的决策策略，特别是在面对权重信息不明确的模糊决策环境中，通过引入新的度量和优化模型，解决了多属性决策问题，具有很高的实用性和理论意义。