【摘 要】
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针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重未知的多属性决策问题,提出了考虑专家风险偏好的决策方法。该方法基于专家对风险的偏好程度,构建了一种新的得分函数(P-λ记分函数),
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针对决策信息为区间直觉模糊数且属性权重未知的多属性决策问题,提出了考虑专家风险偏好的决策方法。该方法基于专家对风险的偏好程度,构建了一种新的得分函数(P-λ记分函数),据此提出一种区间直觉模糊属性熵权法。同时,定义了考虑专家风险偏好的区间直觉模糊数相关系数,并构造备选方案与理想方案和临界方案属性值相关系数矩阵。然后,集结属性权重和矩阵信息,计算出各种风险偏好情形下的相对贴近度值并得到方案集的综合排序结果。最后,通过算例分析来阐明该方法的有效性。
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