基于扩张犹豫模糊信息的多属性决策研究

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我们在生活和工作中遇到的信息越来越复杂.在实际的决策中,由于决策者对信息的主观认知、决策者知识的局限性和决策环境的多变性,导致决策者在对复杂的决策问题评价时,很难精确地判断.利用模糊数可以有效地解决这类情况.因此,扩张犹豫模糊集作为模糊集的最新的拓展,其隶属度是由多个数组组成的集合,数组是0到1之间的一些可能数的集合,扩张犹豫模糊集主要优点是在决策中完全保留每个决策者对方案的评价信息,有效的解决决策者权重不同的决策问题.在决策中,语言犹豫模糊集理论可以解决决策者的定性偏好问题,同时也能反映出决策者的
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