陈志敏，梁 霞

(曲阜师范大学管理学院，山东日照 276826)

1 引言

多属性决策的实质是在多个候选方案中，选择一个最满足一组评价指标的方案.在现实生活中，决策者往往不能提供对决策方案的精确偏好信息，而存在一定的犹豫度或表现出一定程度的知识的缺乏，Atanassov在1983年提出的模糊集［1－2］，可以更细腻的刻画客观事物的模糊性本质，利用它所增加的非隶属度函数，可以同时表示出决策者支持和反对的程度，在处理模糊性和不确定性方面更具灵活性和实用性.因此，研究直觉模糊环境下的多属性决策问题在理论和实际应用中都有重要意义.

关于直觉模糊信息的集结，徐泽水和Yager提出了直觉模糊加权几何(IFWG)算子［3］和直觉模糊有序加权几何(IFOWG)算子.2007年徐泽水又把OWA算子拓展到直觉模糊集上，提出了直觉模糊加权平均(IFWA)算子［4］，直觉模糊有序加权平均(IFOWA)算子［4］和直觉模糊混合平均(IFHA)算子［4］，并给出了基于这些直觉模糊信息集结算子的决策方法。利用直觉模糊集结算子进行信息集结时，属性间是公平的，是完全可以补偿的，而实际决策问题中常常存在属性间不容易补偿的情况.例如，航空公司在燃料的耗费和飞行安全之间做决定时，显然不能用节省燃料的费用来弥补飞行的安全上的缺失，安全性的优先权大于燃料费用的优先权.针对这类属性间不容易补偿的情况，2004年Yager研究了属性间具有优先级别关系的多属性决策问题［5］，指出具有较低优先权……