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区间直觉模糊多属性决策方法研究的中期报告
本文介绍了一种新的多属性决策方法，即区间直觉模糊多属性决策方法（IIF-MADM），并给出了中期研究报告。该方法考虑了决策者的直觉，将属性值转化为区间模糊数，然后通过计算每个决策方案与基准解之间的距离来确定每个属性的权重。最后，采用层次分析法对每个属性的权重进行修正，达到更加准确的决策结果。主要工作包括：
1.研究区间直觉模糊多属性决策方法的基本理论和量化分析方法，提出了该方法的数学模型和计算公式。
2.利用模拟数据进行实验分析，比较了IIF-MADM方法与其他传统多属性决策方法的效果，结果表明，IIF-MADM方法有更好的稳定性和决策准确性。
3.基于上述分析，提出一种改进的IIF-MADM方法，即逐步梯度下降算法（SGD-IIF-MADM），通过学习权重更新规则，能够更加精细地处理不确定性信息，提高了决策结果的准确性。
4.探索了IIF-MADM方法在实际决策问题中的应用，提出了一种基于景点评价的决策方案，通过对决策者进行问卷调查和实地考察，验证了IIF-MADM方法在该应用场景中的有效性和实用性。
未来工作将继续深入研究该方法的理论和应用问题，探索更多的实际应用场景，提高该方法的实用性和普适性。