【摘 要】
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犹豫直觉模糊集同时具备直觉模糊集与犹豫模糊集的优点,可以有效地处理决策者在决策过程中偏好不一致的问题.考虑到人们因心理偏好不同,在决策时对于评价值的支持强度也有所差异,所以引入了概率犹豫直觉模糊集,它在描述不确定信息时更加符合人们决策的实际情景.Szmidt于2012年提出熵测度的对偶形式—知识测度,其在刻画犹豫直觉模糊信息时表现得更为直观与灵活.本文主要研究犹豫直觉模糊集与概率犹豫直觉模糊集的知
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犹豫直觉模糊集同时具备直觉模糊集与犹豫模糊集的优点,可以有效地处理决策者在决策过程中偏好不一致的问题.考虑到人们因心理偏好不同,在决策时对于评价值的支持强度也有所差异,所以引入了概率犹豫直觉模糊集,它在描述不确定信息时更加符合人们决策的实际情景.Szmidt于2012年提出熵测度的对偶形式—知识测度,其在刻画犹豫直觉模糊信息时表现得更为直观与灵活.本文主要研究犹豫直觉模糊集与概率犹豫直觉模糊集的知识测度及其在多属性决策理论中的应用.论文主要工作如下:1.借助犹豫直觉模糊集的信息内容与信息清晰度,建立了一类带有态度系数的犹豫直觉模糊集的知识测度模型.随后,通过对参数进行讨论,验证了知识测度与参数之间的变化成正比,且说明该类知识测度能够较好地避免人们的心理偏好对决策过程的影响.2.提出概率犹豫直觉模糊集的知识测度的公理化定义.基于距离度量构造了一类知识测度模型,针对该模型通过选取特殊的实函数而得到了 3种特定的知识测度,从而详细研究了这些知识测度的性质.3.给出了犹豫直觉模糊知识测度和概率犹豫直觉模糊知识测度在多属性决策中的应用方法,并利用具体实例证实了所提出的知识测度具有有效性与合理性,进而通过对比分析得到基于概率犹豫直觉模糊集的多属性决策方法更具实用性,应用前景更广.
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