改进的直觉模糊VIKOR方法：处理不完全权重的多指标决策

本文研究的是"考虑不完全权重信息的直觉模糊VIKOR方法",针对的是在多指标群决策问题中，当指标评价值具有语义性质，而专家权重和指标权重信息并不完全明确的情况。这种情况下，传统的决策方法可能难以准确评估和权衡。为了克服这一挑战，研究人员利用直觉模糊集理论来处理这种模糊和不确定的语义评价信息。 首先，他们提出了一种改进的直觉模糊VIKOR方法，该方法的核心在于通过最大化贴近系数来确定指标权重。贴近系数是衡量指标相对重要性的关键指标，通过这种方法，即使部分权重信息缺失，也能相对客观地量化指标的影响力。 其次，为了确保专家意见的一致性，作者构建了一个线性规划模型，将专家偏好作为目标函数，以此来估计和调整专家权重。这有助于减少主观性和偏差，提高决策的公正性。 此外，他们还引入了一种新的距离测度方法，用于计算两个直觉模糊数之间的距离。这个距离测度考虑了模糊数的不确定性，能够更好地反映不同方案间的差异。 最终，改进的直觉模糊VIKOR方法被用来对多个备选方案进行排序和优选。通过应用这种方法到某汽车设计方案的评价实例中，研究者成功验证了该方法的有效性。它不仅能处理复杂的信息结构，还能在实际决策过程中提供可靠的决策支持。 本文的研究对于解决实际问题中的模糊决策问题具有重要意义，特别是在那些权重信息不完全的情况下，其提出的直觉模糊VIKOR方法为决策者提供了更加全面和精确的决策工具。关键词包括直觉模糊集、贴近度、距离测度以及VIKOR方法，这些都构成了本文研究的核心内容和技术贡献。