犹豫模糊环境下几类多属性决策方法

王佳佳

(湖北民族大学 数学与统计学院，湖北 恩施 445000)

20世纪40年代，决策理论逐渐发展为经济学和管理学的交叉学科.随着社会科技的不断发展，决策精炼地描述为人类对方案进行选择的行为或结果.不难发现，决策与人类意识密不可分，即决策者的主观偏好影响决策结果.后来，在对备选方案实际决策时，决策者会综合方案的多层面(多属性)性能.大到国家政策方针[1]制定，小到企业供货商选择[2]都体现着多属性决策(multi-attribute decision making,MADM)问题.例如，在全国高校学科评估中，一级评估指标体系有四个.为了解决实际MADM问题，许多MADM方法被提出.如：基于混合加权测度的MADM方法由曾守桢等[3]提出.Chen等[4]借助ELECTRE方法解决了第三方逆向物流供应商选择问题和Mahmoudi等[5]将拓展的PROMETHEE方法应用到海外教师排名等领域[6-7].MADM问题逐渐发展为现代决策科学的重要组成部分.

随着决策理论在各个领域的应用不断丰富，决策过程积累了海量、复杂的未知因素(社会经验不足),精确的模型无法刻画实际的不确定性.为此，提出合适的信息表达方式是准确决策的前提条件.在这种情况下，模糊集(fuzzy set,FS)[8]应运而生.FS可以对复杂现实情况进行模糊度量[9]、模糊决策[10]等.随后，FS的理论与应用都得到了迅速发展.理论上，分为自身理论与拓展理论.自身理论中最具代表的是粗糙集理论[11]与可信性理论[12].拓展理论包括2-型模糊集[13]、区间值模糊集[14]、L-模糊集[15]、直觉模糊集[16]等.FS广泛应用于B2R低碳物流决策[17]等各个领域[18].然而，FS理论要求每……