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基于区间数信息的多属性决策方法研究的中期报告
本研究旨在探讨基于区间数信息的多属性决策方法，中期报告主要阐述了研究的背景、研究现状、研究内容和研究进展，具体如下：
一、研究背景
多属性决策是现实中经常遇到的问题，而区间数作为不确定性信息的一种表达方式，在多属性决策中也得到了广泛运用。目前，已有很多关于区间数的研究，但是大多数都是考虑单一属性的情况，针对多属性决策问题，还需要进行更深入的研究。
二、研究现状
已有的研究主要集中在以下几个方面：
1.区间比较法。该方法通过构造区间比较矩阵来解决多属性决策问题。
2.区间加权平均法。该方法先将每个属性的区间数转化为点估计值，然后通过加权平均来得出最终的决策结果。
3.区间TOPSIS法。该方法先将每个属性的区间数转化为点估计值，然后通过TOPSIS法来计算每个决策方案的得分，从而选出最优方案。
三、研究内容
本研究的主要内容包括以下三个方面：
1.区间比较法的研究。在现有研究的基础上，进一步探讨区间比较法在多属性决策中的应用，以及如何提高其准确性。
2.基于信息熵的区间权重确定方法。在区间加权平均法中，如何确定权重一直是一个难点，本研究将探讨基于信息熵的权重确定方法。
3.改进的区间TOPSIS法。目前的区间TOPSIS法存在一定的局限性，本研究将尝试引入新的指标来改进该方法，以提高其准确性和适用性。
四、研究进展
目前，我们已经完成了对区间比较法的研究，并提出了一种改进的方法。具体来说，我们提出了一种基于距离度量的区间比较方法，该方法可以更准确地反映不同区间之间的大小关系。
接下来，我们将继续探究基于信息熵的区间权重确定方法，并进一步完善和改进区间TOPSIS法。
五、结论
基于区间数信息的多属性决策方法是一个值得深入研究的课题。本研究将尝试在现有研究的基础上进一步提高多属性决策的准确性和适用性。