时序广义模糊软集决策模型：GBM算子扩展与有效性验证

本文主要探讨的是"基于GBM算子扩展的时序广义模糊软集决策模型"，它是在计算机工程与应用领域的一项研究。面对日益复杂且不确定性增强的决策环境，传统的决策理论如区间数学、模糊集论、粗糙集论和直觉模糊集论在处理多属性决策问题中的参数确定方面存在局限。作者针对这种挑战，提出了在广义模糊软集的基础上发展出一种新的理论框架。 首先，作者引入了时序广义模糊软集的概念，考虑了决策信息在时间序列中的动态变化性，对并运算、交运算和数乘运算进行了扩展，以便更好地处理不同时刻决策信息的关联性和不同属性之间的内在联系。核心创新在于利用几何Bonferroni平均算子（GBM算子）和S范数，设计了时序广义模糊软集的几何加权Bonferroni平均算子（TGFSSGBM算子），并对其相关性质进行了证明。 进一步，为了考虑不同决策时间点的权重，作者在此基础上提出了考虑权重的TGFSSGWBM算子。这种方法不仅注重历史决策的重要性，还兼顾了属性本身的权重，增加了决策模型的灵活性和精确度。 研究的关键步骤是构建了基于TGFSSGWBM算子的时序广义模糊软集决策模型。通过实例分析，作者展示了这个模型在实际决策问题中的应用效果，并与其他常用算子进行了比较，以验证其在处理不确定性环境下的可行性和有效性。 总结来说，这篇论文对于解决复杂决策问题中的不确定性提供了新颖的方法，尤其是在处理动态变化的信息和考虑时间及属性权重方面。这对于提高决策的准确性和鲁棒性具有重要意义，也为未来的研究者提供了有价值的理论参考。