区间灰数下群决策的新型多属性偏离靶心度方法

本文主要探讨的是"灰色多属性偏离靶心度群决策方法"这一主题，它聚焦于解决一类特殊的群决策问题，其中决策者的偏好、属性值以及权重都是以区间灰数的形式呈现的。区间灰数的不确定性使得传统的决策方法不再适用，因此，作者创新性地引入了群体正靶心、负靶心和群体偏离靶心度的概念。群决策的理想状态是选择一个既接近所有决策者理想方案（群体正靶心）又远离不理想方案（群体负靶心）的解决方案，以此来衡量决策方案的优劣。 文章首先对灰色多属性群决策问题进行了深入研究，包括如何构建和规范化决策矩阵，以及如何计算正负群靶心和群靶心距。这些步骤旨在确保决策过程的公正性和准确性，考虑到决策者们不同的权重和属性重视程度。 接下来，作者提出利用群体偏离靶心度这一关键指标，对各个决策方案进行排序，以实现多目标的群决策。群体偏离靶心度的大小直接反映了方案在满足群体期望和规避群体顾虑之间的平衡程度，从而帮助决策者在众多选项中做出更优的选择。 为了验证这种方法的有效性，文中提供了一个实际案例分析，展示了如何运用灰色多属性偏离靶心度群决策方法进行决策，并通过比较得出满意的结果。整个研究不仅拓展了灰色决策理论在群决策中的应用，而且为处理不确定性和模糊性问题提供了新的视角和工具。 总结来说，本文的核心贡献在于发展了一种适用于区间灰数环境下的群决策策略，强调了正负靶心度在量化决策优劣中的作用，并通过实例证明了该方法在实际决策场景中的可行性。这对于那些面临复杂、不确定决策环境的组织和个人来说，具有重要的理论和实践价值。