直觉模糊集驱动的ELECTRE方法：决策原理与实例验证

本文档深入探讨了"基于直觉模糊集的ELECTRE方法"，该研究发表于2011年的某期装甲兵工程学院学报。ELECTRE是多属性决策分析中的一种经典方法，它在处理不确定性和模糊性方面具有显著优势。直觉模糊集作为一种特殊的模糊集合，结合了模糊集和直觉模糊系统的特点，能够更精确地表达决策问题中的主观信息。 作者李军和刘颖针对传统的ELECTRE方法，提出了一种创新的方法，即利用直觉模糊集来增强ELECTRE的决策能力。他们通过引入直觉模糊熵，这是一种度量直觉模糊信息价值的重要工具，来构建决策过程中的熵权和专家权重的综合权重体系。这种综合权重有助于更好地平衡不同属性的重要性，考虑了决策者对各个属性的主观判断。 论文详细阐述了直觉模糊ELECTRE方法的决策原理，包括如何处理直觉模糊信息、如何计算和分配权重以及如何通过迭代过程进行偏好排序。这种方法强调了对模糊信息的处理，使得决策过程更具包容性和适应性，尤其适用于那些难以量化或存在不确定性的情境。 通过实际案例的应用，作者验证了这种方法的有效性和可行性。案例分析展示了直觉模糊ELECTRE方法在解决模糊多属性决策问题时的优点，如提高了决策的准确性和可靠性，同时也证实了其在复杂决策环境中的稳健性能。 本文的关键点在于直觉模糊集与ELECTRE方法的结合，以及如何通过直觉模糊熵优化决策权重，这为模糊多属性决策领域提供了新的思考角度和实用工具。对于工程技术人员和决策分析专业人士来说，这篇文章提供了一个理解和应用直觉模糊集技术处理复杂决策问题的重要参考。