概率区间数决策法：基于近似随机占优的多属性优化

本文主要探讨了"基于近似随进占优的概率区间数信息多属性决策方法"这一研究主题。传统的区间数决策方法存在信息量不足的问题，这导致决策结果的不确定性较高。为了克服这一局限，研究人员提出了一个创新的决策框架，即融合了概率信息的VIKOR方法。VIKOR是多属性决策分析中的一个综合评价工具，它综合了优势-排序法（V）和理想-接近度（I-K-O-R）的概念。 在新的方法中，首先，作者定义了概率区间数，这是对区间数概念的扩展，通过引入概率元素来量化决策信息的不确定性。他们定义了概率区间数的运算规则和集结算子，以便在考虑概率分布的同时进行决策分析。其次，借鉴近似随机占优的理念，设计了一种主客观相结合的占优度量，这有助于确定决策对象在多个属性上的相对优劣。 通过这种新型占优度，研究者建立了概率区间数之间的比较标准，使得决策过程能够更好地反映决策问题中的不确定性。接着，论文介绍了如何将专家提供的带有概率分布的决策矩阵转换为占优度矩阵，并运用VIKOR算法进行计算和优化。这种方法的优势在于，对于概率分布的变化，特别是缓急变化，决策结果具有良好的稳定性；而对于偏态趋势变化，方法显示出较高的敏感性，从而提高了决策的准确性。 此外，研究背景提及了这项工作的资金支持，包括国家自然科学基金面上项目和中央高校基本科研业务费专项资金，这体现了研究者在政府投资项目管理和新能源投资决策领域的专业背景。作者乌云娜、许浒和张昊渤分别代表了不同的研究领域和学术地位，他们的合作揭示了跨学科视角下多属性决策问题的深入探讨。 这篇论文旨在解决决策过程中概率区间数信息不足的问题，通过引入概率和近似随机占优的概念，提出了一个更为全面和精确的决策分析工具。其应用实例展示了该方法在实际决策场景中的有效性，为多属性决策问题提供了新的解决策略。