二维变量信息视角下的概率犹豫模糊集决策方法研究

摘要

将概率犹豫模糊集中的隶属度与概率看作二维变量信息，在二维变量信息条件下研究概率犹豫模糊集多属性决策问题。首先，将概率犹豫模糊数书写形式改为点坐标形式，并在此形式下建立概率犹豫模糊元几何距离函数模型与离差程度系数模型；其次，属性的评价值为概率犹豫模糊元，在考虑其内部元素的离差程度与相互之间离差程度基础上，采用熵值法确定属性权重；再次，使用新定义的几何距离函数与离差程度系数函数计算由概率犹豫模糊元组成的属性值，得到属性的综合值，并利用Maclaurin对称平均算子对各方案属性的综合值进行集结，通过比较集结的方案属性综合值大小对各方案进行排序；最后用一个数值算例对本文方法进行验证分析，结果表明，该方法能够快速取得有效的排序结果。

关键词

概率犹豫模糊集 / 二维变量信息 / 熵值法 / Maclaurin对称平均算子 / 排序