改进的WIC-IVIFOWA算子:标准否定与区间模糊决策提升
本文主要探讨了基于标准否定函数的WIC-IVIFOWA算子及其在多属性决策中的应用。首先,作者通过实例分析现有的连续区间直觉模糊有序加权平均(C-IVIFOWA)算子存在的局限性,标准否定函数(standard negation)在此背景下被引入,目的是为了修正C-IVIFOWA算子的不足。标准否定函数是一种数学工具,它允许对模糊信息进行反向处理,增强决策过程中的灵活性和精确度。 接着,作者构建了对偶连续区间有序加权平均(DC-OWA)算子,它是C-IVIFOWA算子的一种改进形式,利用标准否定函数的特点,更好地处理了区间直觉模糊信息的处理问题。DC-OWA算子的引入有助于提升决策模型的鲁棒性和有效性。 进一步地,作者提出了改进的连续区间直觉模糊有序加权平均(IC-IVIFOWA)算子,它是DC-OWA算子的深化,旨在解决多个区间直觉模糊评价信息的整合问题。IC-IVIFOWA算子在处理复杂决策问题时,能够更好地考虑权重分配和排序的综合影响。 在解决了单个或多个决策因素的问题后,文章的核心部分是提出加权连续区间直觉模糊有序加权平均(WIC-IVIFOWA)算子。这个算子是在IC-IVIFOWA的基础上,结合了加权策略,可以有效地集成群体决策者的不同观点和评估信息,提高了决策的客观性和准确性。 作者还证明了WIC-IVIFOWA算子的相关性质,如一致性、有效性等,确保了其在实际决策情境中的可靠应用。通过严格的数学推导和实证分析,作者展示了WIC-IVIFOWA算子在多属性区间直觉模糊决策中的优越性。 最后,文章通过一个具体的应用实例,展示了如何使用WIC-IVIFOWA算子进行实际的决策分析,证明了所提方法的有效性和实用性。通过比较和分析,结果显示该方法在处理不确定性高的决策问题时,能够提供更为准确和全面的结果。 本文是一项重要的理论研究,不仅扩展了区间直觉模糊算子的理论框架,还为实际决策问题提供了有力的工具,尤其是在群决策和多属性评估领域具有广泛的应用潜力。
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