基于广义犹豫模糊Bonferroni平均的多准则群决策方法研究

"论文研究-广义犹豫模糊Bonferroni平均及其多准则群决策方法" 本文研究了广义犹豫模糊Bonferroni平均（GHFBM）算子及其在多准则群决策方法中的应用。GHFBM算子是一种基于阿基米德T-范数和S-范数的算子，它能够考虑输入变量之间的相互关系，从而提高群决策方法的应用范围。研究中还探讨了GHFBM算子的优良性质，如单调性、幂等性、有界性和置换不变性等。 GHFBM算子在多准则群决策方法中的应用可以解决决策信息为犹豫模糊信息且输入决策信息之间存在相互关系的问题。这种方法可以在信息集结的过程中考虑到输入变量之间的相互关系，使得群决策方法应用范围更加广泛。通过对计算机网络系统更新方案的选择实例，验证了提出的群决策方法的合理性和有效性。 此外，本文还对GHFBM算子的常用形式进行了探讨，包括不同参数和加性算子的赋值方式。这些形式可以满足不同的应用需求，从而提高群决策方法的灵活性和实用性。 本文提出的GHFBM算子及其在多准则群决策方法中的应用具有重要的理论价值和实践意义，对于提高群决策方法的应用范围和实用性具有重要的贡献。 知识点： 1. 广义犹豫模糊Bonferroni平均（GHFBM）算子：一种基于阿基米德T-范数和S-范数的算子，能够考虑输入变量之间的相互关系。 2. 多准则群决策方法：一种解决决策信息为犹豫模糊信息且输入决策信息之间存在相互关系的问题的方法。 3. 阿基米德T-范数和S-范数：用于定义GHFBM算子的数学工具。 4.ingle monotonicity、幂等性、有界性和置换不变性：GHFBM算子的优良性质。 5. 计算机网络系统更新方案：一个验证提出的群决策方法的合理性和有效性的实例。 6. 模糊集：一种用于表示决策者提供的模糊决策信息的数学工具。 7. 区间模糊集、直觉模糊集、区间直觉模糊集：广义形式的模糊集。 8. 群决策方法：一种解决多准则决策问题的方法。 本文提出了一个新的群决策方法，基于GHFBM算子，可以解决决策信息为犹豫模糊信息且输入决策信息之间存在相互关系的问题。这种方法具有重要的理论价值和实践意义，对于提高群决策方法的应用范围和实用性具有重要的贡献。