基于直觉模糊集的全区间决策方法

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针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。
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