多值中智集下的TODIM决策方法

"这篇文章主要介绍了基于多值中智集的TODIM方法，这是一种用于解决多准则决策问题的新方法。作者定义了多值中智集、多值中智数及其期望值，还定义了多值中智数之间的汉明距离，并提出了比较规则。通过将传统的交互式多准则决策（TODIM）方法应用到多值中智环境，该方法通过选定参考准则，利用多值中智集的距离构建价值函数，从而确定方案的优势矩阵和综合排序值。文章通过实例分析验证了该方法的有效性和实用性。" 在多准则决策领域，决策者通常需要考虑多个相互冲突的评价准则，以便做出最优选择。传统的决策方法可能无法很好地处理模糊、不确定或不完整的信息。在这种背景下，多值中智集（Multi-valued Neutrosophic Set, MVS）提供了一种更灵活的框架，它可以处理不确定、不精确和部分知识的情况。多值中智数（Multi-valued Neutrosophic Number, MVNN）是多值中智集中的一个元素，它包含三个分量，分别代表真值、假值和不确定值，这使得它能更好地描述复杂环境中的信息。 TODIM（从葡萄牙语“Técnica de Otimização por Diferença de Implicação Marginal”的缩写）是一种交互式多准则决策方法，它通过计算方案之间的优势和劣势来确定最佳选择。在传统TODIM方法中，决策者基于两个方案的相对优劣进行选择。然而，当决策问题涉及到多值中智数时，就需要扩展这种方法，以适应这种不确定性。 文章提出的基于多值中智集的TODIM方法首先选择一个参考准则，接着使用多值中智集的汉明距离来度量方案之间的差异。汉明距离是一种衡量两个序列差异的度量，用于计算多值中智数在各个属性上的不同程度。通过构建基于这种距离的价值函数，可以形成方案的优势矩阵，这个矩阵反映了各个方案相对于其他方案的优劣。优势矩阵的计算结果用于确定每个方案的综合排序值，最终帮助决策者做出决策。 实例分析是证明新方法有效性和可行性的关键步骤。通过具体案例，作者展示了如何应用该方法解决实际问题，并且展示了结果的合理性和一致性。这种方法的实用价值在于，它允许决策者在面对复杂、不确定的决策环境时，能够更加客观地评估和比较不同的选项。 这篇研究论文为多准则决策问题提供了一个新的解决工具，特别是在处理模糊和不确定信息时。通过引入多值中智集和多值中智数的概念，以及它们的汉明距离和比较规则，该方法为决策者提供了一种更为全面和适应性强的决策框架。