一类基于交叉熵的区间直觉模糊多属性群决策的新方法

【引言】多属性群决策问题即利用多个决策者给出的决策信息对一组备选方案进行排序和择优的具体过程，是现代决策科学的重要组成部分，已被广泛的应用于社会学、经济学、管理学等领域。群决策过程中，专家针对具体的属性对方案进行的评价是方案最终结果优劣的关键。由于不同专家的知识结构、个人偏好以及对方案和属性的了解程度不一，所做评价的结果也会存在很大差异，因而如何选取适当的权重也成为决策的关键。基于区间直觉模糊信息的群决策问题方面，目前研究相对较少。徐泽水等[1]提出区间直觉模糊偏好信息的有序加权集成算子和混合集成算子，通过引入得分矩阵和精确矩阵，并基于集成算子给出了相应的群决策方法.卫贵武[2]提出直觉模糊诱导几何集成算子，并应用于MAGDM 问题中，同时将其方法拓等(2010)是通过构造模糊神经网络，采用的梯度下降法进行求解的，虽然其结果较好，但其计算过程只适用于三角模糊数以及输入为精确数的模糊回归模型。而本文的方法可在获得近似最优解的前提下，处理各种类型的模糊数据以及输入、输出和系数均为模糊数的回归模型。