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(南京航空航天大学经济与管理学院，江苏 南京 211106)

1 引言

多属性决策[1-2]是决策理论与方法研究领域的一个重要内容，现有研究主要集中在区间型多属性决策问题、基于直觉模糊集的多属性决策问题、灰色多属性决策问题、基于多属性决策的分类问题、决策指标权重的测算和多属性群决策等方面。戴厚平[3]研究了属性权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题；Zhou Wenkun等[4]研究了属性权重信息未知的不确定多属性群决策问题；陈孝新等[5]以灰色系统理论的思想和方法为基础，探讨了决策方案的属性值为区间灰数的灰色多属性决策问题；徐泽水[6]研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题；Darood[7]提出了一种基于神经网络的模糊多属性决策问题，并对其进行了研究。在多属性决策过程中，难点之一是由于问题复杂性和环境不确定性造成的属性值难以准确设定的问题，而这又是科学决策的前提条件。对此，樊治平[8]给出了具有区间数的多属性决策问题的综合属性值计算方法，并提出了区间数的两种排序方法；汪心凡[9]将模糊数Vague值的有序加权平均( FV-OWA) 算子应用于属性权重完全未知且属性值以模糊数Vague值形式给出的不确定多属性决策问题。从已有文献中方法的应用方面来看，主要是试图通过区间数、模糊数等不确定形式来处理，有一定的效果，但并没有本质上解决这个问题。贝叶斯网络推理[10-11]是Pearl教授1988年提出的一种推理决策方法，由于其有双向推理的功能，近年来在故障诊断[12-14]、医疗诊断[15]、数据挖掘[16]等领域得到了广泛应用。……