不确定情境下基于前景理论与证据推理的区间灰数多属性决策方法

本文主要探讨了"基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策"这一主题，针对不确定环境下复杂的多属性决策问题，作者熊宁欣和王应明提出了创新的方法。他们认识到，区间灰数在实际应用中具有在区间内取值概率不均匀的特点，因此首先对传统的区间灰数距离公式进行了改进，以适应这种特性。 在决策过程中，他们将方案的正负理想解作为关键参照点，通过计算每个属性值与理想解之间的区间灰数距离集合，从而量化各方案在不同属性上的表现。这种方法不仅考虑了决策的客观标准，也考虑了决策者主观的风险偏好，即通过前景理论将决策者的风险心理因素融入决策过程，构建了基于区间灰数距离的前景价值函数。这个函数能够更全面地反映方案的吸引力或威胁性，根据个体的决策风格进行调整。 进一步，他们运用证据推理算法来处理这些距离信息，结合特定的区间数可能度大小比较规则，对多个方案进行排序，以确定最佳选择。证据推理作为一种非经典逻辑推理方法，能够处理不确定性信息，并在多属性决策中提供了一个有力的工具。 最后，作者通过实例分析来验证他们的方法的有效性和实用性。通过对比和分析在不确定情境下传统方法的局限性，新提出的基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策方法显示出其在处理复杂、多维度决策问题时的优势。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于结合了区间灰数的特性、前景理论的心理经济学原理以及证据推理的不确定推理技术，为不确定环境下的多属性决策提供了一种更为精细和个性化的决策框架，提升了决策的科学性和有效性。对于那些在风险评估和决策优化中需要考虑不确定性因素的领域，如工程、金融或运营管理等，该方法具有重要的理论和实践价值。