陈孝新

（江西财经大学 信息管理学院，南昌 330013）

0 引言

目前，对于属性值分别为精确数、区间数、模糊数的多属性决策问题研究，都取得了一定的进展[1-2]。而在工程实践中常见的多属性决策问题是具有定量和定性属性的。这类问题通常称为混合型多属性决策问题。对于这类决策问题，通常有两种解决方法：一是将定性属性先转换成区间数，或三角模糊数，或梯形模糊数，再结合TOPSIS方法，或灰色关联方法，或投影方法等[3-5]。二是许多学者[6-14]运用证据推理算法来解决这类决策问题，即针对这种多属性决策问题，将证据理论与模糊数学、效用理论进行结合，提出一些具体的求解模型与方法。如，Yang和Singh[6]提出一种基于证据理论的证据推理方法，用以解决属性值不完全的多属性决策问题；Yang，Wang，Xu等人[7-9]在前面研究的基础上，进一步提出了任何一个证据理论的证据合成过程必须满足四个公理，用于指导多属性决策中决策矩阵不完全的评价与排序问题；Yang，Wang和王坚强等人[10-13]在前面研究的基础上，对不完全信息多属性决策问题的证据推理算法又进行了进一步改进和完善，使得该方法能够有效地处理属性值为模糊、区间和未知等不同情形的多属性决策问题。

在决策分析中,准确地获取决策者真实的偏好信息是极为重要的,由于受主观和客观等众多因素的干扰,决策者的偏好信息往往是不精确的或不完全的,即获取的决策信息包含“亏损”与“朦胧”[14]两种情况。在“朦胧”情况下,决策的信息矩阵虽然已知,但各评判对象的特征值只知大致范围,而不知其确切的值。……