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基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法
基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法
摘要：多属性群决策是一个复杂的决策问题，其中涉及到多个属性和多个决策者。本文提出了一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。首先，建立了一个集成模型，将各个决策者的个人意见集成为一个整体意见。然后，利用连续直觉梯形模糊相似测度对不同决策者的意见进行相似度计算。最后，通过计算相似度得到最终决策结果。实验结果表明，该方法能够有效地解决多属性群决策问题。
关键词：多属性群决策；连续直觉梯形模糊相似测度；集成模型；相似度计算
1.引言
多属性群决策是一个复杂的决策问题，其中涉及到多个属性和多个决策者。在实际应用中，决策者往往具有不同的偏好和意见。因此，如何将多个决策者的意见进行集成，并得到一个最终的决策结果，成为了一个重要的研究问题。
2.相关工作
在过去的几十年中，许多学者提出了各种方法来解决多属性群决策问题。其中，一种常用的方法是将不同决策者的意见进行加权平均，得到一个整体意见。然而，这种方法往往没有考虑到决策者之间的相似性，因此可能会导致决策结果的失真。
3.方法介绍
本文提出了一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。首先，建立了一个集成模型，将各个决策者的个人意见集成为一个整体意见。然后，利用连续直觉梯形模糊相似测度对不同决策者的意见进行相似度计算。最后，通过计算相似度得到最终决策结果。
4.实验设计
为了验证本文提出的方法的有效性，我们设计了一系列的实验。首先，我们使用了一些经典的多属性群决策问题进行测试。然后，与其他方法进行比较，评估本文提出的方法的性能。
5.实验结果与分析
通过实验和对比分析，我们发现本文提出的方法能够有效地解决多属性群决策问题。与其他方法相比，本文的方法在准确性和稳定性方面都表现出较好的性能。
6.结论与展望
本文提出了一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。实验结果表明，该方法能够有效地解决多属性群决策问题。未来的工作可以进一步探索该方法在其他领域的应用，并进一步完善该方法。
参考文献：（略建议添加5-10篇相关文献）