改进模糊区间证据推理法：多属性群决策中的残缺语言区间处理

本文主要探讨了"基于残缺语言区间信息的多属性群决策"这一主题，发表于2011年的《东北大学学报》(自然科学版)第32卷第10期。面对属性权重以语言变量形式存在，且评价信息呈现为不完整语言区间的情况，作者提出了一种创新的分析方法——改进的模糊区间证据推理。 首先，作者对残缺信息的处理方式是通过将其转换为随机变量的形式，这为后续的决策分析提供了数学基础。他们考虑到了专家在决策过程中的权威性和影响力，通过整合专家的决策矩阵，并构建出信任度矩阵，以衡量专家意见的可靠程度。 改进的模糊区间证据推理方法是研究的核心，它允许在处理不确定性信息时，考虑到语言表达的模糊性和不完整性。这种方法旨在通过综合处理专家的不同观点，为每个方案计算出分布式评价值，即不仅给出单一的评分，而是反映出方案在不同属性上的相对优劣分布。 接下来，作者详细介绍了如何计算模糊评价值以及如何依据这些评价值进行方案排序，确保决策结果的公正性和合理性。他们通过一个实际案例来验证他们提出的分析方法的有效性，证明在面对复杂且信息不完整的多属性群决策问题时，这种方法能够提供有效且合理的决策支持。 该论文的关键词包括多属性群决策、残缺信息、语言区间信息、改进的模糊区间证据推理和分布式评价值，这些关键词揭示了研究的主题和核心技术。研究结果对于处理实际决策中的不确定性和主观性具有重要的理论和实践价值，尤其是在那些依赖多方专家意见和非定量数据的领域。这篇文章为多属性群决策理论的发展提供了一个新颖且实用的解决策略。