模糊结构元方法下的模糊数直觉模糊多准则决策

本文主要探讨了在模糊数直觉模糊多准则决策问题中，当准则权重信息不完全确定的情况下，如何利用模糊结构元方法进行有效处理。模糊结构元是一种在模糊理论背景下，结合结构化信息的工具，它在处理模糊数据和不确定性的决策场景中发挥着重要作用。 首先，作者构建了基于模糊数直觉模糊集的模糊结构元表示，这种表示方式允许将复杂的模糊数和直觉模糊数（一种考虑主观判断和不确定性程度的模糊形式）以结构化的形式表达出来，使得决策过程更加直观和易于处理。 其次，文中提出了模糊数比较和排序的模糊结构元方法，这涉及到如何在模糊环境下对不同模糊数或直觉模糊数进行有效的评价和排序，确保了决策过程中对模糊信息的合理处理。 接着，针对准则权重信息的不确定性，定义了模糊数直觉模糊数的记分函数和距离测度。记分函数是多准则决策中的核心，它为每个方案分配一个综合得分，以便在多个准则之间进行量化比较。距离测度则用来衡量各方案与理想解之间的差距，有助于识别出最优选择。 在此基础上，论文提出了两种主要的决策方法：记分函数法和逼近理想解排序(TOPSIS)法。记分函数法通过计算每个方案在所有准则上的得分，然后根据预先设定的加权规则得出最终决策。TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法则侧重于寻找在各个准则上都接近理想解（最小负偏差和最大正偏差）的方案。 通过实例分析，研究者展示了这两种方法在处理模糊数直觉模糊多准则决策问题时的有效性和可行性。实例结果验证了模糊结构元方法在实际决策中的应用价值，尤其是在处理信息不完整和不确定性较高的情况下。 本文为模糊数直觉模糊多准则决策提供了一种创新的解决方案，通过模糊结构元方法，可以有效地处理准则权重的不确定性，并通过定义的记分函数和距离测度，使得决策过程更加科学和客观。这对于提高复杂决策环境下的决策质量具有重要意义。