【摘 要】
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区间值直觉模糊集在处理模糊或不确定性信息方面相比于模糊集、直觉模糊集、区间数等表达方式具有更出色的灵活性和实用性，已被广泛应用于决策分析、模式识别、供应商选择等实
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区间值直觉模糊集在处理模糊或不确定性信息方面相比于模糊集、直觉模糊集、区间数等表达方式具有更出色的灵活性和实用性，已被广泛应用于决策分析、模式识别、供应商选择等实际问题中.本文针对基于区间值直觉模糊集的多属性群决策问题中的研究重点--区间值直觉模糊集的排序方法和熵测度，从以下几个方面进行研究: 1.提出基于距离测度的区间值直觉模糊数的排序方法.首先，从得分函数与精确函数的视角、区间数大小比较的可能度公式的视角入手，分析已有区间值直觉模糊数排序方法的不足或缺陷.其次，定义一种新的区间值直觉模糊集之间的距离测度.最后，基于新定义的距离测度得到新的区间值直觉模糊数的排序方法，较好解决已有排序方法的不足或缺陷. 2.提出区间值直觉模糊集熵测度的一系列诱导定理.首先，将区间数之间的距离引入到区间值直觉模糊集的模糊度定义中并导出相应的性质定理，所提定义更能反映模糊度的本质，且是直觉模糊集的模糊度的推广.其次，修改已有文献在区间值直觉模糊熵公理化定义中的一些瑕疵.最后，基于所提新的模糊度和修改后的熵公理化定义，提出区间值直觉模糊熵的一系列诱导定理和一系列熵公式.基于综合考虑模糊度和犹豫度得到的区间值直觉模糊熵公式，既能表达犹豫度的特征信息也能表达模糊度的特征信息，在刻画区间值直觉模糊集上面更具实用和优势，在利用熵权法解决权重向量完全未知的区间值直觉模糊多属性决策问题上更具优势. 3.提出基于区间值直觉模糊数的权重未知的多属性群决策算法，并在实例——信息管理系统选择中验证所提算法的可行性和有效性.
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