概率不确定犹豫模糊偏好关系在决策模型中的应用

"这篇论文研究了在决策过程中处理犹豫模糊信息的方法，特别是在面对概率不确定性的环境中。作者提出了概率不确定犹豫模糊偏好关系（PUHFPR）的概念，以解决决策者在评价时可能出现的部分已知和完全未知概率信息的问题。通过定义期望加行一致性和满意加性期望一致性，建立了相应的最优化模型来确定PUHFPR元素的概率。此外，还设计了一致性调整算法，用于建立概率不确定犹豫模糊偏决策模型，以确定方案的排序权重并选择最优方案。论文通过一个上市公司投资选择的实例验证了该决策模型的有效性。" 在决策理论中，模糊集是一种重要的工具，用于描述和处理现实世界中的不确定性和模糊性。随着对模糊集研究的深入，它已经发展出多种变体，包括区间值模糊集、多重模糊集、直觉模糊集、区间直觉模糊集和犹豫模糊集。犹豫模糊集（HFS）因其能够包含所有可能的隶属度信息而受到关注，特别适用于表示决策者在评价时的犹豫状态。 在本研究中，作者针对犹豫模糊信息的处理提出了一种新的框架——概率不确定犹豫模糊偏好关系（PUHFPR）。这种关系考虑了在模糊偏好中元素发生的概率，这可能是部分已知或完全未知的。通过PUHFPR，研究者能够更好地模拟决策者的不确定性，从而更精确地反映决策过程。 为了解决PUHFPR中的概率不确定性，论文给出了期望加行一致性和满意加性期望一致性的概念，并构建了一个最优化模型，目标是最小化概率估计的偏差。这一模型使得决策者可以在部分信息可用的情况下，对概率进行合理估计。 进一步，作者开发了一致性调整算法，用于建立概率不确定犹豫模糊偏决策模型。这个模型可以生成各方案的排序权重向量，帮助决策者在众多方案中选择最佳。通过一个实际的上市公司投资案例，研究证明了所提出的决策模型在处理实际决策问题时的有效性和实用性。 这篇论文贡献了一种新的决策分析工具，适用于处理具有概率不确定性的犹豫模糊信息。这种方法为决策者提供了一种更为灵活和适应性强的决策框架，有助于在复杂的、不确定的环境中做出更明智的选择。