王红娟

(内江师范学院，四川 内江 641100)

1 背景

决策方法近年来受到越来越多学者的关注[1,2]，它是通过专家对方案的信息用模糊数进行评价进而从有限方案里选出最优方案。Atanassov[3]介绍了直觉模糊数，用隶属度和非隶属度分别表示专家的满意和不满意。Deschrijver等[4]给出了直觉模糊数的概念。直觉模糊数的隶属度和非隶属度都是精确值，有一些复杂的情形，专家不能够通过精确值给出隶属度和非隶属度。为了解决上述问题，Zadeh[5～7]提出了语言变量的概念。Chen等[8]提出了语言直觉模糊数根据语言变量和直觉模糊数，语言直觉模糊数的隶属度和非隶属度都是语言变量。可以得到语言直觉模糊数要更容易表示模糊信息比直觉模糊数，因为隶属度和非隶属度都是语言变量不是精确值。语言直觉模糊数在决策方法里得到很多应用[9,10]。

在决策方法里，第二个步骤是如何将方案的不同属性评价信息聚合，选出最优方案。有两种方法，其一是传统评价方法 ，其二是信息聚合算子。传统方法只能得到方案的排序，信息聚合算子不仅能够给出排序还能得到各个方案的综合评价，因此信息聚合算子要比传统的方法更能解决决策问题。因此聚合算子特别有用和重要。在决策问题中，属性之间存在相互关联性在聚合信息时需要考虑属性之间的关联性，例如在购买产品时，质量和价格息息相关。下面介绍一些聚合算子，Bonferroni[11]介绍了Bonferroni mean (BM)算子，这个算子考虑任意两个属性之间的相互关联。……