折衷型变权向量在直觉语言决策中的应用

0 下载量 143 浏览量 更新于2024-08-29 收藏 200KB PDF 举报
"基于折衷型变权向量的直觉语言决策方法是研究多属性决策问题的一种新方法,它结合了折衷型变权向量、马氏效用函数和直觉语言信息,以处理不确定性信息。这种方法首先定义了折衷型变权向量和状态变权向量,为决策过程提供了动态权重调整的可能性。接着,通过马氏效用函数,该方法能够从连续的效用值中诱导出折衷型变权向量,从而更好地反映决策者的偏好。 在直觉语言层面,该方法定义了直觉语言变量的运算法则和比较方法,这是处理模糊和不确定信息的关键。直觉语言信息变权加权平均算子和直觉语言信息变权加权几何平均算子被提出,用于集成各属性的直觉语言值,这些算子考虑了属性权重的变化以及直觉语言的模糊特性。这些运算规则使得在处理多属性决策时,即使属性值以直觉语言的形式表达,也能进行有效的计算和比较。 在实际应用中,这种方法特别适用于那些初始属性权重已知,但属性值包含大量不确定性的场景。通过实例分析,该方法的有效性和合理性得到了验证,证明了它能够在复杂决策环境中提供可靠的结果。这种方法的创新性在于将折衷型变权向量的概念引入直觉语言决策,增加了决策的灵活性和适应性,对于处理实际决策问题具有重要的理论价值和实践意义。 总结来说,基于折衷型变权向量的直觉语言决策方法是一种综合考虑了权重变化和模糊信息的决策工具,它通过马氏效用函数和直觉语言算子提供了一种处理不确定性信息的有效途径,对于多属性决策问题的解决具有显著优势。"