广义q-ROF TODIM决策方法研究与应用分析

"本文探讨了广义q-ROF TODIM方法在多准则决策中的应用，该方法结合了Pythagorean模糊迭代多准则决策(TODIM)方法和简化的TODIM方法，并提出了新的广义形式。作者通过实例展示了广义q-ROF TODIM方法的可行性、有效性和优越性，并与其他q-ROF决策方法进行了比较分析，讨论了参数变化对决策结果的影响。" 在多准则决策分析(MCDM)领域，不确定性处理是至关重要的。q-ROF集作为一种处理模糊和不确定性的工具，已被广泛应用于决策过程中。q-ROF集是粗糙集理论的扩展，能够更好地描述模糊和不完全信息。TODIM（从葡萄牙语“TOmada de Decisão Intuicionista Multiplicativa”翻译过来，意为乘法直觉主义决策）是一种多准则决策方法，它基于相对优势和劣势的概念，通过比较备选方案之间的优势和劣势来确定最佳选择。 在本文中，作者首先介绍了简化的q-ROF TODIM方法，并对其可能存在的悖论进行了分析。这些悖论可能在决策过程中导致不一致的结果，因此理解并解决这些问题对于构建稳健的决策模型至关重要。接着，作者引入了广义TODIM方法的思想，将这一概念与q-ROF集相结合，提出了一种新的广义q-ROF TODIM方法。这种方法旨在克服简化的q-ROF TODIM方法中的问题，提供更准确和可靠的决策支持。 通过一个具体的实例，作者展示了广义q-ROF TODIM方法的实用性和有效性。实例的应用不仅验证了新方法的合理性，也为读者提供了直观的理解。此外，作者还对比了提出的广义方法与其他q-ROF决策方法，如基于Pythagorean不确定语言TODIM方法和改进的TODIM方法，以证明其优越性。参数变化对决策结果的影响分析揭示了方法的稳健性，这对于实际应用中的参数调整和优化具有指导意义。 这篇论文为处理不确定性环境下的多准则决策问题提供了一种新的有效工具，即广义q-ROF TODIM方法。这种方法的提出有助于提高决策过程的精确度，为复杂决策问题的解决提供了新的视角。对于研究人员和实践者来说，理解和应用这种方法可以增强他们在模糊和不确定环境下做出明智决策的能力。