权重优化下基于证据推理的直觉模糊多属性决策

夏梦颐，王应明

(福州大学 经济与管理学院 福建 福州 350116)

0 引言

在对模糊集理论[1]进行深入研究后，Atanassov[2]提出了直觉模糊集(intuitionistic fuzzy set，IFS)概念，定义了隶属度、非隶属度和犹豫度来描述客观事物的模糊性和不确定性，为直觉模糊集理论的形成奠定了坚实的基础。因直觉模糊集具有良好的包容性及表达性，所以被广泛应用于多属性决策领域，例如航空军贸、应急决策、医疗诊断、人力资源等[3-6]。

直觉模糊多属性决策问题中，属性权重对决策结果具有重大影响，其分配可分为两类情况。一是权重完全已知的情况，即属性权重是决策者主观给出的：梅晓玲[7]构造新的记分函数并引入相似度概念，利用已知权重对动态直觉模糊决策问题中的方案进行加权集成并排序；李磊等[8]依据最小化最大妥协度的决策准则，考虑含有决策主体权重的决策情景，给出个体偏好值的集结算法及决策方法。二是权重部分未知或完全未知的情况：汪峰等[9]给出了一种改进的直觉模糊熵定义，通过建立非线性规划模型得到属性权重并利用协相关度对方案进行排序；张洋铭等[10]采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息，然后运用直觉模糊物元多属性决策方法进行实例分析。而在现实情况中，决策问题往往伴随着决策者的主观偏好和决策问题的客观条件，若单独考虑一方来确定属性权重分配，会使决策结果较为片面，不符合实际情况。

在决策信息集结方面，采用层次分析法、理想点法、选择法等方法处理直觉模糊决策信息存在一定的局限性，容易造成决策信息部分流失的问题。……