三角模糊数下GRA方法的多属性决策策略

"卫贵武在《对方案有偏好的三角模糊数多属性决策的GRA方法》一文中，针对实际决策中常见的属性权重信息不完全明确，且属性值以及决策者对方案的偏好信息以三角模糊数形式呈现的复杂情况，提出了结合灰色关联分析(GRA)的决策方法。该方法主要针对多属性决策问题，其中一般灰色关联分析的思想被应用到解决模糊权重和模糊偏好值的问题上。 文章首先强调了多属性决策在军事、经济、管理等领域的广泛应用，并指出在不确定性和模糊性影响下，传统的确定型决策方法不再适用。作者关注到当属性值采用三角模糊数表达时，对这类模糊多属性决策问题的研究变得尤为重要。他们参考了先前的研究，如利用相似度进行方案排序和基于期望值的模糊决策方法，但这些方法未能完全涵盖决策者的主观偏好。 卫贵武的方法核心在于构建一个单目标最优化模型，通过模型求解来估计属性权重，进一步计算出每个方案的客观偏好值与主观偏好值之间的灰色关联度。这种关联度提供了决策者对各方案的偏好强度的量化指标，使得排序过程更为客观和准确。整个方法的优点在于其简便性、有效性及计算的直观性。 该文的关键词包括多属性决策、属性权重、三角模糊数、灰色关联分析和单目标最优化，反映出研究者试图将灰色系统理论与模糊决策理论相结合，以适应现实世界决策中信息的不确定性。文章通过一个数值实例验证了这种方法的有效性，显示了在处理带有模糊偏好信息的决策问题时，灰色关联分析GR