多准则皮亚诺模糊决策分析：基于接近度指数的层次QUALIFLEX方法

本文探讨了多准则Pythagorean模糊决策分析中的一个创新方法，即基于层次QUALIFLEX框架结合基于接近度指数的排名策略。Pythagorean模糊集，由Yager在2014年提出，是一种处理多决策问题中不确定和模糊信息的有效工具。作者Xiaolu Zhang的研究主要集中在如何改进这一理论，以便更好地适应实际应用。 首先，论文提出了一种新的Pythagorean模糊数（PFN）的接近度指数，这是一种量化模糊决策中各决策方案相对优劣的度量标准。这种指数考虑了模糊信息的不确定性，并在多准则决策环境中提供了一个更为精确的评估尺度。通过引入这个指数，文章旨在解决模糊决策过程中对决策者偏好度的量化问题，使得决策过程更为客观和系统化。 其次，研究人员开发了一种基于接近度指数的排名方法，用于对多个模糊决策选项进行排序。这种方法能够有效地处理不同准则之间的权衡关系，使得在模糊信息背景下，决策者可以根据其偏好和目标对各个方案进行优先级排序。通过这种方法，即使面对模糊性和不确定性，也能得出一个相对明确的决策顺序。 接着，为了进一步扩展研究范围，文中引入了区间值Pythagorean模糊集（IVPFS）的概念。这将模糊性与区间度量相结合，允许决策者在考虑不确定性的同时，还能够表达对决策结果的精度期望。区间值模型能够更好地捕捉决策变量可能存在的误差范围，增强了决策分析的稳健性。 最后，论文阐述了整个研究的步骤，包括数据收集、处理、利用提出的接近度指数进行分析，以及基于IVPFS的决策模型构建。研究成果通过2015年5月23日的接收、9月21日的修订和10月6日的接受，最终于10月16日在线发表在《信息科学》期刊上，可供读者查阅。 这篇研究论文为多准则决策分析提供了创新的Pythagorean模糊理论工具，尤其在处理模糊信息时，引入了更精细的接近度指数和区间值模糊集，有助于提升决策的准确性和可靠性。这对于实践中的复杂决策问题具有重要的理论和应用价值。