区间直觉模糊连续交叉熵：多属性决策新方法

本文主要探讨了"区间直觉模糊连续交叉熵及其多属性决策方法"这一主题，该研究发表在《计算机工程与应用》杂志2013年第15期，第49卷。论文的核心内容聚焦在区间直觉模糊（IVIF）理论背景下，作者李香英针对多属性决策问题提出了一种创新的决策工具。 在传统模糊集理论的基础上，Atanassov引入直觉模糊集（IFS），以更好地捕捉模糊性和不确定性的复杂性。IVIF集在此基础上进一步扩展，将隶属度和非隶属度视为区间数，这允许更精确地反映决策信息中包含的不确定性和主观性。区间直觉模糊集的优势在于其能够全面考虑信息的三个维度：确定性、模糊性和犹豫度。 论文的核心贡献是提出了区间直觉模糊连续交叉熵（IVIF连续交叉熵），这是一种基于COWA（连续有序加权平均）算子的新概念，用于衡量两个IVIF数之间的相似性或差异。通过这个距离度量，可以评估备选方案与理想方案的相对接近程度，进而应用于TOPSIS（Technique for Order of Preferences by Similarity to Ideal Solution，最佳逼近理想解法）决策过程中，确定最优解决方案。 针对决策问题中可能遇到的属性权重不完全确定的情况，作者构建了一个规划模型，以IVIF连续交叉熵的最大值作为决策准则，以便在信息不完全的情况下做出合理选择。对于完全未知权重的情形，作者则运用交叉熵理论来确定权重向量，这展示了理论在实际问题中的灵活应用。 论文通过实验验证了新提出的决策方法的有效性和可行性。实验结果表明，IVIF连续交叉熵和相应的多属性决策方法能够在处理区间直觉模糊信息的决策问题上提供准确且可靠的决策依据。这项研究对多属性决策领域的理论发展和实际应用具有重要意义，展示了区间直觉模糊集和交叉熵理论在复杂决策环境中的潜在价值。