区间直觉模糊数决策方法：偏好与权重研究

"这篇论文是卫贵武关于区间直觉模糊数多属性决策方法的研究，主要探讨了在权重信息不完全且方案偏好值与属性值均为区间直觉模糊数情况下的决策问题。文章介绍了区间直觉模糊数的运算法则、得分函数和精确函数，并提出了一种基于最小偏差的目标规划模型来确定属性权重。通过IIWAA算子对区间直觉模糊数信息进行集结，进而使用得分函数和精确函数对方案进行排序。文中还通过实例分析证明了该方法的实用性和有效性。该研究涉及的关键词包括区间直觉模糊数、运算法则、IIWAA算子和偏好。" 本文是首发论文，作者卫贵武来自西南交通大学经济管理学院和川北医学院数学系，他深入研究了在决策过程中遇到的不确定性问题。在传统的多属性决策分析中，权重信息通常是完整的，但在实际问题中，这往往是不现实的。为了应对这种情况，卫贵武引入了区间直觉模糊数的概念，这是一种能够同时处理隶属度和非隶属度信息的理论，适用于处理模糊和不确定的情况。 区间直觉模糊数是模糊集和直觉模糊集的延伸，它允许对每个元素同时给出一个隶属度和非隶属度的区间，增强了描述复杂情况的能力。论文中，作者首先定义了区间直觉模糊数的运算法则，包括加法、乘法等，以及得分函数和精确函数，这些工具用于量化和比较区间直觉模糊数。 接着，卫贵武针对权重信息不完全的问题，建立了一个目标规划模型，该模型旨在最小化权重分配的偏差。通过这个模型，可以求解出各个属性的相对重要性，即权重。然后，他使用IIWAA（区间直觉模糊数加权算术平均）算子来集成所有属性的区间直觉模糊数信息，进一步结合得分函数和精确函数，对备选方案进行排序，从而帮助决策者做出更合理的决策。 最后，通过一个具体的实例分析，作者验证了所提出方法的有效性和实用性。这种方法在处理不确定性和模糊性较高的决策问题时，提供了更为灵活和全面的解决方案。 这篇论文对于理解和应用区间直觉模糊数进行多属性决策提供了重要的理论基础和技术方法，对于解决实际决策中的不确定性问题具有重要价值。