区间直觉模糊多属性决策：主客观偏好融合方法

本文主要探讨了一种结合主客观偏好的区间直觉模糊多属性决策方法，发表于2009年的《重庆工学院学报(自然科学)》第23卷第11期。在实际的多属性决策问题中，决策者往往面临偏好信息以及决策矩阵元素（如属性值）都以区间直觉模糊数形式呈现的情况。区间直觉模糊数是一种在不确定性和模糊性之间寻求折中的数学工具，它允许决策者在量化偏好时考虑到一定程度的主观判断和不确定性。 新提出的决策方法核心在于构建一个双目标优化模型。首先，为了融合主观和客观偏好，模型旨在最小化主观偏好与客观偏好之间的总绝对偏差，这有助于确保决策过程的公平性和一致性。其次，模型还试图最大化各方案的综合属性值差距，这样可以突出不同方案之间的相对优劣，从而引导决策者做出更明确的选择。 在确定属性权重的过程中，作者采用了IIFWA算子（Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Weighted Averaging Aggregation Operator），这是一种处理区间直觉模糊数的有效工具，能够有效地整合多个属性的重要性。通过对这些模糊信息的集结，形成对每个方案的综合评价。 接下来，文章利用得分函数和精确函数对方案进行排序，前者考虑了模糊信息下的权衡和平衡，后者则更为精确地反映了方案的绝对优势。这种排序方式使得决策者可以根据自己的需求在精度和灵活性之间找到最佳的决策依据。 最后，通过实例分析来验证这种方法的有效性和实用性。实例展示了在面对复杂多变的决策情境时，结合主客观偏好的区间直觉模糊多属性决策方法如何帮助决策者更准确地找出最优方案。这项研究为处理带有模糊性和不确定性的决策问题提供了一种新颖且实用的决策支持工具。