摘要: 多属性决策的方法和理论已经广泛应用到政治、商业、环境和能源等诸多领域。但是在实际应用中，由于决策问题的复杂性和决策者的主观性，很难给出准确的评价信息，因此，需要根据具体决策问题的实际情况采用不同的信息表达形式。中智集是在模糊集和直... 展开 多属性决策的方法和理论已经广泛应用到政治、商业、环境和能源等诸多领域。但是在实际应用中，由于决策问题的复杂性和决策者的主观性，很难给出准确的评价信息，因此，需要根据具体决策问题的实际情况采用不同的信息表达形式。中智集是在模糊集和直觉模糊集基础上的拓展，当中智集中元素的隶属度、不确定性度和非隶属度无法给出某一个确定的值或区间值，而是离散值的有限集合的情况时，多值中智集能够更加有效和准确地描述这类不完全、不确定或不一致的多属性决策问题。 目前，基于中智集的多属性决策已被许多专家学者进行了深入的研究，并应用于广泛的实际领域，取得了丰硕的成果，但对于多值中智集多属性决策问题的研究才刚刚起步，不能满足现实需要，为此，本文进一步对该类问题进行了系统地研究，将多值中智集理论与现有的方法和集成算子相结合，提出了新的解决多属性决策问题的模型和方法，并通过实际算例说明该模型和方法的有效性和实用性。本文的研究工作主要包含以下四部分： （1）定义了多值中智数的距离测度，并在此基础上，根据 TOPSIS方法的基本原理，提出了一种基于TOPSIS的多值中智多属性决策方法。 （2）介绍了多值中智数的得分函数和精度函数，以及VIKOR方法的基本原理，并在此基础上提出了一种基于VIKOR的多值中智多属性决策方法，并与TOPSIS方法进行了比较分析。 （3）在一般化集成算子和多值中智集理论的基础上，基于参数决定属性权重，提出了基于多值中智数的广义加权算术平均依赖算子和基于多值中智数的广义加权几何平均依赖算子，并给出了基于依赖算子的多值中智多属性决策方法。 （4）定义了基于多值中智数的算术加权Bonferroni Mean算子和基于多值中智数的几何加权Bonferroni Mean算子，并提出了基于Bonferroni Mean算子的多值中智多属性决策方法。 收起