基于犹豫偏好的区间直觉犹豫模糊集的距离测度及其决策应用

摘要

区间直觉犹豫模糊集（Interval-valued intuitionistic hesitant fuzzy set, IVIHFS）可以描绘现实中大量不确定信息。文章针对IVIHFS一般的距离测度，考虑决策者在决策时对犹豫程度的偏好，定义了新的距离测度公式，并证明其满足公理化定义，弥补了现有距离测度的不足。针对一般决策过程中属性权重难以评估的问题，定义了区间直觉犹豫模糊熵，利用熵权法计算属性权重。然后在属性权重已知情况下给出了相应的加权距离测度公式。最后结合TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法考虑新的熵与距离测度下区间直觉犹豫模糊集的多属性决策方法，利用实例阐述所提方法的有效性与实用价值，并通过仿真实验进一步说明了所提距离测度公式的有效性和稳定性。

关键词

区间直觉犹豫模糊集 / 犹豫度 / 距离测度 / 模糊熵 / 属性权重 / TOPSIS方法 / 多属性决策