摘要
多属性决策是利用已有的决策信息，通过一定的方式对一组备选方案进行排序或择优。本文在考虑犹豫度的基础上对犹豫模糊语言集和区间值犹豫模糊集的多属性决策问题进行了研究，主要内容包括： （1）基于犹豫模糊语言数的元素个数和元素之间的偏差定义了犹豫模糊语言数的犹豫度，进而提出犹豫模糊语言数的得分函数对犹豫模糊语言数进行比较，并在犹豫度的基础上定义了犹豫模糊语言集之间的闵可夫斯基距离测度和闵可夫斯基加权距离测度，并讨论了它们的相关性质。为确定决策问题中属性的权重大小，提出了最优化模型确定其权重，并提出了基于犹豫模糊语言集犹豫度的TOPSIS多属性决策方法，为验证方法的可行性，将该方法应用到电影推荐系统。同时将已有的方法应用于同一实例，并就其结果进行了比较，验证了方法的有效性。最后，对决策模型中的参数进行了灵敏度分析。 （2）基于区间值犹豫模糊数的元素个数、区间长度和区间之间的偏差定义了区间值犹豫模糊数的犹豫度，进而提出区间值犹豫模糊数的得分函数对区间值犹豫模糊数进行比较，并在犹豫度的基础上定义了区间值犹豫模糊数之间的闵可夫斯基距离测度和闵可夫斯基偏好距离测度，并讨论了它们的相关性质。然后，提出了基于区间值犹豫模糊集犹豫度的VIKOR多属性决策方法，为了验证方法的可行性，将该方法应用到新兴的商业技术评价。同时将已有的方法应用于同一实例，并就其结果进行了比较，验证了方法的有效性。最后，对决策模型中的参数进行了灵敏度分析。
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