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基于集成算子的改进IITFN多属性群决策方法
I.引言
多属性群决策是一种决策问题的分析方法，它将一个决策问题分解为多个属性问题，并决策者对每个属性的权重给予考虑。集成算子是一种组合多个模型或算子来提高预测性能的方法。在本文中，我们提出了一种改进的IITFN多属性群决策方法，以使用集成算子来提高决策性能。
II.相关工作
在多属性群决策问题中，IITFN方法已被广泛应用。然而，IITFN方法与其他方法相比仍然存在一些限制。一种方法是使用集成算法来改进它的性能。集成算法使用多个模型或决策算子来获得更好的性能。
III.方法
我们提出了一种基于集成算子的改进IITFN多属性群决策方法。该方法包括以下步骤：
1.将所有的属性组分成K组，每组有m个属性
2.对于每个属性组k，使用IITFN模型来评估每个属性的重要性，并计算每个属性的重要性得分，用于确定属性的权重。
3.使用集成算法来组合IITFN模型和其他决策算子以获得更好的性能。
4.对于每个属性组k，将属性的权重应用于IITFN模型以得到每个属性的值，然后将这些值进行聚合以获得组的总得分。
5.对于所有属性组k得到的分数，使用集成算子进行组合，以得到最终的决策。
IV.实验结果
我们使用多个数据集来评估我们的方法，并与市场上的其他方法进行比较。实验结果表明，我们的方法优于其他传统多属性群决策方法，并且可以使用多个集成算法来进一步提高性能。
V.结论
在本文中，我们提出了一种基于集成算子的改进IITFN多属性群决策方法。该方法使用集成算法来组合IITFN模型和其他决策算子以获得更好的性能。实验证明了我们方法的有效性。未来研究可以考虑集成算法的其他应用来改进多属性群决策方法的性能。