区间直觉模糊数多属性决策：不完全权重研究

"权重信息不完全的区间直觉模糊数多属性决策方法研究" 本文由卫贵武撰写，探讨了在权重信息不完全的情况下，如何利用区间直觉模糊数进行多属性决策的问题。区间直觉模糊数是一种处理不确定性和模糊性的数学工具，它扩展了传统的模糊集理论，同时考虑了隶属度和非隶属度两个方面，使其在处理复杂决策问题时更加灵活。 文章首先介绍了区间直觉模糊数的基本运算法则，包括如何进行加法、乘法等操作。接着，作者提出了区间直觉模糊数的得分函数和精确函数，这些函数用于量化和比较区间直觉模糊数，帮助决策者更好地理解属性的相对重要性。在权重信息不完全的条件下，研究建立了一个基于最大偏差的目标规划模型，以确定各属性的权重。通过这个模型，即使在权重信息不充分时，也能进行有效的决策。 接下来，文章介绍了区间直觉模糊数加权算术平均(IIWAA)算子，这是一种用于集结区间直觉模糊数信息的方法。结合得分函数和精确函数，IIWAA算子能够对决策方案进行排序，从而辅助决策者在多种可能的解决方案中做出选择。 文章最后部分，作者通过一个实例分析来验证所提出方法的实用性和有效性。实例展示了在实际决策场景中如何运用这些理论和计算方法，进一步证明了区间直觉模糊数在处理不确定信息时的强大功能。 本文的研究对决策科学和信息处理领域具有重要意义，特别是在面对权重信息不完整时，提供了一种强大的工具来解决多属性决策问题。对于那些在工程、管理和社会科学中经常遇到模糊和不确定性的领域，该方法的应用具有广泛的潜力。