罗 敏，周 晗，陶志富，吴 澎，曹博学

(1.安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601； 2.安徽大学 数学科学学院，安徽 合肥 230601)



基于连续直觉模糊相似测度的多属性群决策方法

罗 敏1，周 晗2，陶志富1，吴 澎2，曹博学2

(1.安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601； 2.安徽大学 数学科学学院，安徽 合肥 230601)

针对区间直觉模糊数在信息集成时存在处理上的复杂性问题，利用连续区间直觉模糊有序加权平均(C-IVIFOWA)算子，将区间直觉模糊信息转化为含参数的直觉模糊信息，定义了一种连续区间直觉模糊相似测度，研究了其优良性质，并基于该连续区间直觉模糊相似测度构建两个优化模型确定群决策中的专家权重和属性权重，同时提出了基于新的连续区间直觉模糊相似测度的模糊多属性群决策方法，最后通过ERP软件评估群决策分析了该方法的可行性与有效性。

群决策；C-IVIFOWA算子；相似测度；区间直觉模糊数

多属性群决策中，由于客观世界的复杂性和人类评价的模糊性，属性值可由模糊数表达。ZADEH[1]用隶属度函数描述集合中元素属于某种属性的模糊程度，并提出模糊集理论。 ATANASSOV等[2-3]在此基础上定义了非隶属函数和犹豫函数，建立了直觉模糊集理论并进一步地将隶属度、非隶属度和犹豫度扩展为区间数，创建区间直觉模糊集理论。属性值用区间直觉模糊数表达的多属性群决策，即为区间直觉模糊多属性群决策。近年来，学者们对区间直觉模糊多属性群决策展开深入研究并广泛应用于医学诊断、经济预测、管理决策等领域[4-9]。……