三角模糊数决策法：基于相对相似度的不确定多属性优化策略

本文主要探讨了一种创新的解决不确定多属性决策问题的方法，特别是在属性权重未知的情况下，针对三角模糊数类型的决策情境。作者首先提出了一个新颖的规范三角模糊数与决策方案之间的相对相似度定义，这是一种量化决策方案之间不确定性程度的数学工具。这个定义旨在捕捉模糊信息下的决策方案之间的相似性和差异性，使得决策过程更具精确性。 接着，作者借鉴了合作博弈理论中的可能度最大化算法，将这个相对相似度关系理论应用到实际决策问题中。他们设计了一种属性权重确定方法，这种方法通过计算每个属性在所有决策方案中的相对相似度，来推断其权重的重要性。这种方法强调了在模糊环境中权重分配的合理性，确保了权重的确定既能反映属性的实际影响，又能处理不确定性。 在确定了属性权重之后，论文的核心是提出了一种基于三角模糊数相对相似度关系的决策策略。通过计算每个备选方案在整个方案集中的总体相对相似度值，可以有效地评估和比较各个方案的优劣。这种排序方法有助于选择最符合决策目标的最优方案，并且能对所有方案进行合理的排序，便于理解和实施。 最后，作者通过实例分析来验证这个相对相似度关系算法的实用性和有效性。通过比较与传统方法的结果，论文展示了新方法在处理模糊和不确定信息时的优势，即它能够在权重未知的情况下依然能做出准确的决策，并且在实际问题中表现出良好的决策性能。 这篇研究为不确定多属性决策问题提供了一种新颖而有效的解决方案，特别是在处理三角模糊数型信息时，该方法具有显著的理论价值和实际应用潜力。它不仅改进了传统的决策模型，而且对于在信息不完全或存在模糊性的情况下进行决策具有重要的指导意义。