区间直觉模糊数的双向投影决策模型：实例验证与优效性分析

本篇论文研究深入探讨了在信息技术日益复杂的环境下，决策者面临的问题，尤其是当权重不完全确定且评价信息呈现为区间直觉模糊数时的多属性决策问题。区间直觉模糊数作为一种处理模糊性和复杂性的数学工具，能够有效表达决策者在面对不确定性时的犹豫和不确定性范围。 论文首先介绍了决策背景，强调了决策者在信息不确定和认知限制下的模糊判断，例如，一个方案可能在某属性上的区间直觉模糊数为[0.4, 0.5]和[0.3, 0.4]，这就意味着对于该属性，方案的隶属程度和非隶属程度都有一定的区间，并且决策者可能对此有所犹豫。区间直觉模糊集相较于传统模糊集，具有更强的表达力，因此在解决实际问题如方案选择、项目评估和产品研发中受到广泛关注。 文献[9-10]和[11]关注于直觉模糊多属性决策问题的相似性和相关性研究，而[12-13]则深化了对直觉模糊矩阵理论的研究，增强了对不确定信息的表达能力。[14]和[15-16]分别通过构建线性和非线性规划模型来确定属性权重，并应用于含有直觉模糊信息的方案排序中，为决策提供了量化依据。 然而，这篇论文创新性地提出了基于Jaynes最大熵原理的非线性规划模型，这种方法旨在通过最大化信息熵来确定属性权重，同时考虑了方案间的公平竞争原则。作者还引入了理想方案和临界方案的概念，提出了贴近度测算公式，以此作为方案排序的重要依据。这种方法的优势在于它不仅考虑了模糊性，还能平衡各种属性之间的相对重要性。 最后，论文通过实际案例对比分析，验证了所提出的双向投影决策模型在处理区间直觉模糊数信息下的有效性和可行性。整体来看，这篇研究为多属性决策问题提供了新的解决策略，特别是在信息不确定和决策模糊的情况下，具有重要的理论和实践价值。