毕达哥拉斯模糊交叉幂均群决策：改进加权支持度在智慧城市中的应用

本文主要探讨了在毕达哥拉斯环境下多属性群决策问题的改进策略。首先，作者创新性地将毕达哥拉斯模糊数与幂均算子结合，发展出一种新的改进加权支持度概念。毕达哥拉斯模糊数是一种处理不确定性信息的有效工具，而幂均算子则有助于量化决策属性之间的权重关系。这种新定义的支持度考虑了属性间的交互影响，从而提高了决策的准确性。 接着，基于改进的加权支持度，提出了毕达哥拉斯模糊交叉幂均算子。这个算子的引入旨在整合多属性决策中的个体偏好和群体决策的影响，通过算子的性质分析，构建了一种能够反映决策属性之间复杂相互作用的决策框架。这种方法不仅适用于单个决策者，也适用于多决策者的群决策过程，强调了群体智慧在复杂决策中的作用。 文章进一步将这一决策方法应用于智慧城市评价中，以实践检验其有效性。通过实例分析，证明了这种方法能够有效解决实际的多属性群决策问题，不仅在选择最优方案时表现优异，而且在处理模糊、不确定性和复杂性方面具有显著优势。此外，文中提到的决策技术潜在地具有广泛的应用前景，包括但不限于智慧物流、模式识别以及人工智能等领域，这些领域都面临着复杂的决策挑战，而改进的毕达哥拉斯模糊交叉幂均群决策方法可能为这些问题提供有力的解决方案。 本文的主要贡献在于提出了一种创新的决策工具，它结合了毕达哥拉斯模糊数和幂均算子，有效地处理了多属性群决策问题中的不确定性，并展示了在实际场景中的应用潜力。这对于提高决策效率，尤其是在高科技领域的决策支持系统设计中，具有重要的理论价值和实际意义。