毕达哥拉斯模糊幂加权决策：多属性群决策方法的深入探讨

本文主要探讨了基于毕达哥拉斯模糊环境的多属性群决策问题，这是一种在计算机工程与应用领域的重要研究。毕达哥拉斯模糊集理论由Yager在1986年之后发展，是对传统Zadeh模糊集的扩展，允许更灵活地表达不确定性，特别是通过引入非隶属度来否定模糊概念。毕达哥拉斯模糊集突破了原有模糊集的隶属度限制，非隶属度的平方和不超过1，为决策者提供了更大的信息表达空间。 论文的核心贡献在于提出了一种新的决策工具——毕达哥拉斯模糊幂加权平均（PFPWA）算子。该算子结合了毕达哥拉斯模糊集的特性与幂均算子的优势，幂均算子注重数据间的关系，能客观反映数据间的支撑作用。PFPWA算子在处理多属性决策问题时，既考虑了专家权威（权重），也考虑了评估信息的可信度，从而提高了决策的准确性和有效性。 作者针对毕达哥拉斯模糊数（PFN）为信息输入的情况，构建了一个群决策模型。这个模型允许决策者在处理不确定性和主观性的同时，通过严格的数学运算，如运算规则和集结算子，对多个属性进行综合评估。这种方法的应用场景广泛，可以用于解决诸如产品选择、项目评估、团队协作等涉及多维度评价的问题。 为了验证所提出的算法的有效性和可行性，作者通过实际案例进行了深入的分析。这些案例展示了PFPWA算子在处理复杂、模糊的群体决策问题时的优越性能，表明了该方法在提高决策质量、减少决策偏差方面具有显著优势。 这篇论文不仅深化了毕达哥拉斯模糊集的研究，还为多属性群决策提供了一种创新且实用的方法，对模糊决策理论和计算机工程实践具有重要意义。