区间数多属性决策的GRA方法：偏好分析与排序

"对方案有偏好的区间数多属性决策的GRA方法" 是一篇由卫贵武撰写的首发论文，主要针对多属性决策问题中的特定情况——当属性值以区间数形式表示，并且决策者对各个方案有明确的主观偏好信息时。作者在文章中提出了一种结合灰色关联分析（GRA）的决策策略。 该方法的核心思想是建立在一般的灰色关联分析方法基础上，首先，它将多属性决策问题转化为一个单目标最优化模型，通过对模型的求解来获取属性权重信息。这些权重反映了属性在整体决策过程中的相对重要性。接下来，通过计算每个方案的客观偏好值与主观偏好值之间的灰色关联系数，可以得到每个方案的关联度，这个关联度衡量了方案实际性能与其主观重要性的匹配程度。 在实际应用中，这种方法允许决策者在不确定性和多维度评估中做出更加精确的选择。相比于其他研究，如考虑权重信息不全的情况下的互动决策方法，或是在权重未知且偏好信息为区间数的情形下采用相离度或目标规划模型，卫贵武的方法更具针对性，能够更好地处理带有区间数特征的决策问题。 通过一个具体的数值例子，作者验证了这种方法的有效性和实用性，展示了其在计算上的简洁性和易用性。总结来说，这篇论文提供了一种新的决策工具，对于解决多属性决策问题，特别是在存在区间数和偏好信息的情况下，具有重要的理论和实践价值。"多属性决策"、"区间数表示"、"灰色关联分析"以及"单目标最优化"是文中关键的概念和技术手段，它们共同构成了该方法的技术基础。