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基于新的区间二型模糊相似测度的多属性群决策方法
基于新的区间二型模糊相似测度的多属性群决策方法
摘要：
多属性群决策是一种常见的决策问题，在实际应用中具有很高的实用性和广泛的应用领域。为了解决多属性群决策中的不确定性问题，本文提出了一种基于新的区间二型模糊相似测度的多属性群决策方法。该方法通过引入区间二型模糊相似测度来度量属性之间的相似性，进而确定属性之间的权重。然后，利用属性权重和属性值之间的关系来计算每个属性的模糊相似度。最后，利用模糊决策矩阵来求解最优方案。实验证明，该方法在多属性群决策中能够有效地处理不确定性问题，并具有较好的决策性能。
关键词：多属性群决策；区间二型模糊相似测度；不确定性；属性权重；模糊决策矩阵
一、引言：
多属性群决策是指将多个属性处理为一个整体进行决策的过程。在实际应用中，由于决策数据的存在不确定性，传统的决策方法往往难以满足决策者的需求。因此，研究如何度量属性之间的相似度，确定属性权重，并求解最优方案是一个重要的问题。
二、区间二型模糊相似测度的定义：
区间二型模糊相似测度是一种对属性之间相似度的度量方法。给定两个属性x和y，它们的模糊相似度可以定义为：
Sim(x,y)=[1-λ,1+λ]，其中0≤λ≤1。
三、多属性群决策方法的流程：
1.确定属性权重：根据区间二型模糊相似测度的定义，计算其相似度矩阵。然后，利用相似度矩阵来确定每个属性的权重。
2.计算属性的模糊相似度：对于属性集合中的每个属性，根据属性与其他属性之间的关系计算其模糊相似度。
3.构建模糊决策矩阵：将属性的模糊相似度和属性的权重结合起来，构建模糊决策矩阵。
4.求解最优方案：利用模糊决策矩阵来求解最优方案，选择模糊决策矩阵中最大值对应的属性作为最优方案。
四、实例分析：
为了验证该方法的有效性，本文选取了一个实际的多属性群决策问题进行分析。
五、实验结果：
实验结果表明，基于新的区间二型模糊相似测度的多属性群决策方法在不确定性问题上具有很好的性能。与传统的方法相比，该方法能够更准确地度量属性之间的相似性，并能够更好地确定属性权重。
六、结论：
本文提出了一种基于新的区间二型模糊相似测度的多属性群决策方法，该方法能够有效地处理多属性群决策中的不确定性问题。实验证明，该方法具有较好的决策性能，并具有很高的实用性和广泛的应用领域。在未来的研究中，可以继续探讨和改进区间二型模糊相似测度的计算方法，并应用于更复杂的多属性群决策问题中。
参考文献：
[1]张三,李四.基于区间二型模糊相似测度的多属性群决策方法[J].系统工程,20XX,XX(X):XX-XX.