直觉模糊集驱动的灰色关联分析法：模糊多属性决策新策略

"基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法是由卫贵武提出的创新研究方法，它结合了直觉模糊集理论与灰色关联分析技术，旨在解决模糊多属性决策问题。直觉模糊集是一种扩展自模糊集的概念，它不仅考虑了隶属度，还考虑了非隶属度，允许在描述事物属性时提供更丰富的选择，增强了处理不确定性信息的能力。 在该方法中，首先，作者引入了直觉模糊集间的距离概念，这使得方案的评价值以直觉模糊值的形式表示，体现了其灵活性和适应性。接着，借鉴传统灰色关联分析的思路，计算每个备选方案对直觉模糊正、负理想方案的灰色关联度。通过比较备选方案与理想方案的关联程度，确定综合评价指数，以此来优选方案，即选择与正理想方案关联度最大、与负理想方案关联度最小的方案作为最优决策。 为了证明方法的有效性和实用性，作者通过一个具体的实例进行详细说明，展示了如何运用直觉模糊集的距离和关联度计算来处理模糊决策中的复杂问题。这种方法的引入拓宽了模糊多属性决策的分析工具箱，特别是在处理包含不确定性和模糊信息的决策场景中，直觉模糊集的特性使得该分析法更具实用价值。 基于直觉模糊集的灰色关联分析法是一项重要的研究成果，它将模糊集的灵活性与灰色关联分析的定量评估相结合，为模糊决策问题的解决提供了一种新颖而有效的策略。通过这种方法，决策者可以更好地处理和权衡不同属性之间的关系，从而做出更加明智的决策。"