【摘 要】
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伴随社会信息化的发展,人们面对的问题也愈复杂化和模糊化,决策属性也往往具有相互关联性,多属性群决策(MAGDM)方法的研究已成为管理科学领域的一个重要研究方向。针对属性值
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伴随社会信息化的发展,人们面对的问题也愈复杂化和模糊化,决策属性也往往具有相互关联性,多属性群决策(MAGDM)方法的研究已成为管理科学领域的一个重要研究方向。针对属性值以区间直觉梯形模糊数(IVITFN)给出且属性间具有相互关联的MAGDM问题的研究也成为时下的热点。本文主要基于IVITFN理论,结合Bonferroni平均(BM)算子、Heronian平均(HM)算子和Choquet积分算子等经典信息集结算子,提出基于区间直觉梯形模糊加权Bonferroni平均(IVITFWBM)算子的决策方法、基于区间直觉梯形模糊几何加权Heronian平均(IVITFGWHM)算子的决策方法和基于Choquet积分的区间直觉梯形模糊关联平均(IVITFCA)算子的决策方法。本文研究的决策方法不仅可以使决策结果更加科学合理,而且理论研究具有前沿性和探索性,此研究在IVITFN理论和实际应用方面都具有非常重要的意义。本文的创新点与成果:一是将BM算子、HM算子和Choquet积分算子分别与IVITFN相结合,形成IVITFBM算子、IVITFWBM算子、IVITFGHM算子、IVITFGWHM算子和IVITFCA算子,并研究了这些新型算子的相关性质。二是基于IVITFWBM算子、IVITFGWHM算子和IVITFCA算子提出了解决属性间具有相互关联的MAGDM问题的决策方法。三是通过数值实验很好的证明了本文所研究的新型决策方法的正确性和实用性。
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