基于H-平均的广义直觉信息集成及其应用

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针对决策信息为直觉模糊数且属性信息之间存在相互关系的多属性决策问题,首先基于阿基米德范数和Heronian平均,提出一种新的广义直觉模糊Heronian平均(GIFHM)算子;其次,详细探讨了GIFHM算子的几种常见形式,同时引入广义直觉模糊加权Heronian平均(GIFWHM)算子;同时,对GIFHM算子的一些基本性质进行了深入研究;进一步,基于GIFWHM算子构建一种新的直觉模糊多属性决策方法,该决策方法不仅能够有效地捕获输入决策信息之间的相互联系,还使得决策者能够依据自身的风险偏好态度选择不同的参数进行决策.最后,通过实例分析对提出的决策方法进行可行性和有效性验证.
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