Pythagorean模糊语言TODIM方法：广义Choquet积分视角

"该文提出了一种基于广义Choquet积分的Pythagorean不确定语言TODIM(PUL-TODIM)方法，用于处理具有关联指标和决策者有限理性行为的多指标决策问题。Pythagorean不确定语言是一种扩展的模糊语言模型，能够更好地描述不确定性。在该方法中，首先定义了Pythagorean不确定语言变量及其相关理论，然后考虑决策者的参照依赖，计算各方案在各个指标上的收益或损失。接着，通过集成考虑指标关联的损失规避行为，确定方案的个体感知优势度。最终，通过计算总体感知优势度对所有方案进行排序，从而做出决策。文章通过雾霾污染治理的实例展示了该方法的实用性与有效性。关键词涉及多指标决策、决策者行为、指标关联、PUL-TODIM决策方法以及感知优势度。" 在多指标决策分析中，当评价信息表现为Pythagorean不确定语言变量时，由于其包含了更多的模糊和不确定性，传统的决策方法可能无法准确反映真实情况。Pythagorean不确定语言是模糊语言的一种变体，它通过Pythagorean模糊集来表示不确定性和不精确性，比经典模糊语言提供了更精细的层次描述。 该文提出的PUL-TODIM方法引入了决策者的心理行为因素，如参照依赖和损失规避。参照依赖意味着决策者在评估方案时会参考其他方案，而损失规避则表明人们在面对可能的损失时，相对于同等大小的收益，会有更强的反应。在方法中，通过广义Choquet积分，可以处理指标之间的相互影响，这在复杂决策问题中尤其重要，因为不同指标往往不是独立的。 具体步骤包括：首先，对于每个方案，根据Pythagorean不确定语言计算各指标相对于其他方案的收益或损失；然后，利用决策者的损失规避倾向，集成这些收益或损失，得到每个方案相对于所有其他方案的感知优势；最后，通过综合所有指标的感知优势，确定方案的总体感知优势，据此对方案进行排序，从而选出最佳方案。 该方法的一个实际应用例子是雾霾污染治理，这显示了PUL-TODIM方法在环境决策问题中的应用潜力。这种方法不仅考虑了环境治理的复杂性和不确定性，还考虑了决策者在面对环境改善效益和成本时的心理行为。 基于广义Choquet积分的Pythagorean不确定语言TODIM方法提供了一种更为全面和真实的决策工具，尤其是在处理具有复杂关系和人类行为因素的多指标决策问题时。这一方法的创新之处在于结合了Pythagorean模糊语言的表达能力、决策者的心理行为模型以及指标关联的考虑，提高了决策的准确性和合理性。