基于证据理论的区间直觉模糊集决策模型：证据融合与应用

本文主要探讨了一种新颖的决策方法，它结合了证据理论和区间直觉模糊集在多属性决策中的应用。区间直觉模糊集是一种处理不确定性信息的强大工具，尤其适用于那些难以精确量化的情况。在这个模型中，作者首先引入区间直觉模糊集来表示属性值，这种集合能够更好地捕捉和表达决策变量的模糊性和不确定性，因为它们不仅考虑了信息的精确度，还包含了对不完全信息的包容。 研究者将区间直觉模糊数转换为区间Belnap量表（interval Basic Probability Assignment, 简称区间BPA），这是一种特殊的概率分配方式，它允许对区间内的每个可能值赋予一个概率。通过这种方法，模型能够有效地处理不同属性之间的证据关系，并考虑到证据的强度和证据间的矛盾程度。 接下来，利用基于区间数的组合规则，对多个区间BPA进行融合。这种融合策略旨在整合来自不同来源的多属性信息，形成一个综合的决策支持。作者设计的规则考虑了区间内的信息范围和证据的置信度，使得融合过程更为精细和准确。 最后，融合后的区间BPA被转换为经典的Belnap量表（BPA），以便进行最终的决策。这一步骤确保了模型的决策结果能够被传统决策分析工具理解和处理，同时保留了区间直觉模糊集带来的优势。 该方法的优势主要体现在其简单直观性和通用性上。简单直观体现在决策过程中可以直接应用，无需复杂的数学运算，易于理解和实施。而通用性则意味着这个模型不仅仅局限于特定的决策问题，可以广泛应用于其他领域，如风险评估、市场预测等，只要涉及多属性的不确定性处理，都适用。 通过实例分析，研究者展示了新模型的有效性，证明了它在处理具有区间不确定性的复杂决策问题时，能够提供更加准确和全面的结果。这篇论文为区间直觉模糊集决策提供了一个创新的框架，为实际问题的解决提供了新的思路和技术手段。