【摘 要】
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现实生活中的很多问题都存在着不精确性和不确定性. D.Molodtsov在1999年从参数化角度给出了软集的数学描述,并指出模糊集可看作是一种特殊的软集,这为处理不确定性问题提供
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现实生活中的很多问题都存在着不精确性和不确定性. D.Molodtsov在1999年从参数化角度给出了软集的数学描述,并指出模糊集可看作是一种特殊的软集,这为处理不确定性问题提供了一种有力的数学工具.由于软集的参数设置具有无约束性,因此,软集比模糊集、直觉模糊集、区间值直觉模糊集应用更广泛且灵活方便.软集理论将参数引入到不确定决策中,有效地简化决策过程,降低决策的不确定性,提高决策可信度.本文结合灰色关联分析和证据理论,探讨应用软集的多属性决策方法.主要工作如下:第一,提出了基于灰色关联分析和D-S证据理论的模糊软集的决策方法,给出例子说明并应用到医学诊断问题上.结果分析说明,该方法是有效可行的、可显著降低决策的不确定性、可提高决策可信度.第二,提出了基于灰色关联分析和D-S证据理论的直觉模糊软集的决策方法,给出例子说明该方法是有效可行的、可提高决策水平.第三,提出了基于灰色关联分析和D-S证据理论的区间值直觉模糊软集的决策方法,给出例子说明并应用到投资决策问题上.结果分析说明,该方法是有效可行的、可提高决策水平.
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