区间直觉模糊决策权重确定方法：熵与灰色关联度的应用

"这篇论文研究了在区间直觉模糊决策中的专家与属性权重确定方法，旨在解决多属性群决策问题中权重未知的情况。通过利用熵值最大化原理和灰色关联度，该方法能有效地求解属性权重和决策者权重，从而综合所有专家意见对方案进行排序。" 在多属性群决策问题中，尤其是在不确定性和复杂性较高的环境下，决策信息往往不能精确表示。区间直觉模糊数被用来更准确地反映决策者的犹豫和不确定性。论文提到，以往的研究已经尝试了多种方法来确定专家权重，如利用TOPSIS方法、投影法则、接近度赋权等，以及各种主观和客观赋权法，如AHP法、德尔菲法、熵最大化的权重确定方法等。然而，这些方法在实践中可能受到主观因素或数据不一致性的限制。 本文提出的解决方案是从区间直觉模糊数的几何意义出发，通过最大化熵值来确定属性权重。这种方法考虑了属性值的不确定性，能够更好地反映出数据的稳定性。同时，为了确定各决策者的权重，论文引入了专家个体意见与群体意见的灰色关联度，结合熵最大化原理建立模型。这样，可以量化每个决策者的意见对总体决策的影响程度，进一步综合所有专家的评价，得到最终的决策方案排序。 通过案例分析，该方法的有效性和合理性得到了验证。这种方法的优点在于它结合了专家的个体知识和群体共识，同时考虑了数据的不确定性和模糊性，提高了决策的准确性和可靠性。对于实际应用，特别是在计算机工程、经济管理等领域，这种区间直觉模糊决策方法可以提供更全面、更适应复杂情况的决策支持。 这篇论文研究的区间直觉模糊决策方法为处理具有不确定性的多属性群决策问题提供了一种新的、有效的工具，它在解决权重确定问题上避免了传统方法的一些局限性，有助于提升决策过程的科学性和实用性。