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基于联系数的属性权重未知的区间数多属性决策研究
随着社会经济不断发展，决策问题也越来越复杂。多属性决策是一种在决策中考虑多个属性因素的方法。在决策中，各属性的权重具有重要的作用。然而，实际上很多决策者并不清楚各属性权重的具体情况，这就需要采用一些方法估计权重。
联系数法是一种常见的方法估计权重，它是一种基于数据分布对各属性权重进行估计的方法。在联系数法中，先计算每个属性与其他属性间的相关性（联系数），然后将各联系数的和归一化处理，使各联系数之和等于1，最后作为权重系数。接下来，我们将针对基于联系数的属性权重未知的区间数多属性决策问题进行研究。
首先，我们需要明确区间数多属性决策模型的基本框架。该模型的主要特点是评价值不是准确的，而是由若干个区间值组成。在决策中，需要先将区间值进行标准化处理，然后采用相应的决策规则进行比较和排序。该模型适用于那些评价值难以用精确量表示或难以获取真实值的问题。
接下来，我们将介绍基于联系数的属性权重未知区间数多属性决策方法。该方法主要分为以下几个步骤：
第一步，计算属性间的联系数矩阵。在这一步骤中，我们需要先将各属性做标准化处理，然后计算它们之间的相关系数，即联系数。通常采用皮尔逊相关系数或者斯皮尔曼等级相关系数来计算。
第二步，确定各属性的权重。在这一步骤中，将各联系数之和做归一化处理，使各联系数之和等于1，作为各属性的权重系数。
第三步，计算各方案的得分。在这一步骤中，将各属性的权重与对应的区间值相乘，然后将结果求和得到各方案的得分。由于每个属性的权重可能会因为数据的不同而产生变化，因此需要重新计算权重系数。
第四步，采用决策规则进行排序和选择。常用的决策规则有TOPSIS、AHP等。TOPSIS是一种基于多维距离的方法，其核心思想是选取各种评价值最接近最优方案的那种方案为最优方案。AHP是一种基于专家判断的方法，其核心思想是对各属性作出权重判断，然后根据权重进行比较和排序。
最后，我们将介绍一下该方法的应用案例。假设某公司需要进行一项营销决策，在决策中需要考虑产品的价格、品质、销售渠道等多个属性因素。但各属性权重未知，且评价值为区间数值。根据上述方法，可以先计算出各属性的联系数，确定各属性的权重，然后计算出各方案的得分，并采用TOPSIS或AHP等决策规则进行排序和选择，从而得出最优方案。该方法能够有效地解决权重未知的多属性决策问题，为决策者提供更加科学的决策依据。
综上所述，基于联系数的属性权重未知的区间数多属性决策研究，是一种有效解决多属性决策问题的方法。该方法能够通过联系数和权重的计算，准确评价各方案的得分，并根据决策规则进行排序和选择。在实际应用中，需要根据具体情况制定相应的计算方法和决策规则，以提高决策的科学性和准确性。