郭海艳，苏静文，李燕飞，吴 涛,3

(1.安徽大学 数学科学学院，合肥 230601；2.安徽大学 经济学院，合肥 230601；3.安徽大学 计算机智能与信号处理教育部重点实验室，合肥 230039)

0 引 言

在现实生活中，大多数的信息都是不确定的，在不精确、不确定的环境下进行决策不可避免，故Zadeh[1]在模糊集的概念上，提出了一种新的模糊集理论——Z-number来描述不确定问题，Z-number是一对有序模糊数，记作Z=(A，B)，其中第一部分A是实值不确定变量X取值的限制，第二部分B是对A的可靠性度量。Z-number反应了变量的模糊性和随机性，基于语言型Z-number对变量的描述，更符合人类的表达习惯，因为它具有可以描述感知信息模糊性和可靠性的优越性，所以被越来越多的用于评估信息。但在基于Z-number语言环境的多准则决策问题中，通常伴随着计算量大，计算复杂度高等问题，Kang等[2]提出了将Z-number转化为经典模糊数的方法，方法将第二部分可靠性B转化为一个确切数α，Z-number转化后的模糊数可通过第一部分A和α结合可得，有效减小了处理Z-number问题中的计算量。

QUALIFLEX决策方法利用了序数和基的信息，是一种灵活有用的决策方法，因此被用于处理各种语言环境下的决策问题，Shuyang Song等[3]在区间粗糙数的环境下利用上、下近似使用QUALIFLEX方法决策，Zhang等[4]在犹豫模糊集的环境下基于符号距离比较使用QUALIFLEX方法进行多准则决策。QUALIFLEX方法对处理准则数较大的问题时颇具优越性，但是不适用于方案集较大的决策问题。将QUALIFLEX方法与商空间理论结合，有效降低计算复杂性，减少计算量，使得在语言型Z-number决策环境下，QUALIFLEX方法在方案集较大的决策问题中也变得可行。……