畢達(dá)哥拉斯猶豫模糊集多屬性決策研究

摘要： 針對屬性間相互關(guān)聯(lián)，評價信息為畢達(dá)哥拉斯猶豫模糊信息的多屬性決策問題，首先通過研究猶豫度對決策結(jié)果的影響，提出一種新的畢達(dá)哥拉斯猶豫模糊集得分函數(shù)，解決了現(xiàn)有得分函數(shù)中存在的不足。其次，提出一種最小公倍數(shù)規(guī)范化原則，解決了現(xiàn)有方法容易引入誤差的缺陷。最后，針對屬性關(guān)聯(lián)的多屬性決策問題，基于λ-模糊測度與Choquet積分，提出了一種拓展交互式多準(zhǔn)則決策(interative m...