动态P-模糊语言VIKOR决策方法研究

"这篇论文研究了如何利用动态P-模糊语言算子改进多准则妥协排序（VIKOR）决策方法，以解决动态多属性决策问题。作者针对直觉模糊信息在处理这类问题时的局限性，引入了Pythagorean模糊语言信息，并构建了一种动态Pythagorean模糊语言加权平均（DPFLWA）算子。DPFLWA算子结合了Pythagorean模糊语言得分函数、精确函数和距离计算公式，以更好地处理不确定性。论文还讨论了DPFLWA算子的性质，并基于此算子和VIKOR方法建立了一个动态的决策框架。通过第三方逆向物流服务商选择的案例，验证了该方法的有效性和实用性。动态多属性决策问题在供应链管理、风险评估等多个领域有广泛应用，而直觉模糊数虽然被广泛用于决策，但存在两个主要问题：无法完全描述隶属度的不确定性和难以处理属性间的冲突。因此，本文提出的动态P-模糊语言算子为解决这些问题提供了一种新的途径。" 在动态多属性决策问题中，时间因素是关键，需要考虑不同时间段的决策信息，以及方案在各个阶段的表现。传统的静态决策方法往往无法有效处理这种变化。直觉模糊数是一种有用的工具，可以表示不确定性和模糊性，但在处理动态环境和属性冲突时仍有局限。Pythagorean模糊语言算子引入了更精细的模糊概念，通过得分函数和精确函数来量化不确定性，同时利用距离计算公式处理属性之间的关系，提高了决策的精度。 DPFLWA算子的提出，旨在集成动态环境中直觉模糊信息，其基本性质的研究为动态决策提供了理论基础。VIKOR方法是一种多目标决策分析方法，它寻找的是“最满意”解而不是最优解，能够平衡各决策属性的权重和整体满意度。结合DPFLWA算子，VIKOR方法可以更有效地处理动态多属性决策中的复杂性和不确定性。 论文的应用实例——选择第三方逆向物流服务商，进一步证明了这种方法在实践中的可行性。逆向物流在退货、回收和废弃物管理等领域至关重要，而决策过程往往涉及多个相互关联的因素和模糊的评价标准。动态P-模糊语言算子的VIKOR决策方法能够帮助决策者在这些复杂情境下做出更合理的决策。 这项研究为动态多属性决策提供了一种新的、灵活的工具，特别适用于那些需要处理模糊信息和动态变化的领域。通过克服直觉模糊数的局限性，该方法为未来在供应链管理、风险管理、项目评估等领域的决策支持系统设计提供了理论和技术支持。