基于同构化信息融合的异构不确定多属性决策新模型与新算法

不确定多属性决策过程中，现有两大困难：（1）如何较好地表达和处理具有不确定性的属性评价信息；（2）如何将基于多样性评判准则的多准则评价结果进行信息融合，并获得更合理的综合评价结论。基于同构化思想，针对学术界最近才提出的一种能较好地处理具有多信息来源模糊信息的新数学模型“多值直觉模糊集模型”，研究了多值直觉模糊集的隶属度与非隶属度的综合评判新课题与新方法；提出了兼有不确定语言型与区间型的异构风险型多属性决策新问题与新模型，构造了基于同构化信息融合的异构不确定多属性决策新模型与新算法。