基于WDBA和CODAS的带有新信息测度的区间值模糊软集应急决策算法。

本文探讨了一种基于加权距离逼近（WDBA）、组合距离评估（CODAS）和相似度量的新信息测度的区间值模糊软集应急决策算法。此类算法在应对复杂决策问题时具有显著的优越性。文章重点介绍了区间值模糊数的新评分函数，为解决比较问题提供了新的途径。此外，文章还介绍了信息度量的公式，包括距离度量、相似度量和熵，并首次提出了它们之间的转换关系。通过新颖的熵方法确定了各种参数的目标权重，并发展了结合权重，这种权重能同时反映主观信息和客观信息。 在实际应用中，作者提出了三种算法来解决区间值模糊软决策问题。这三种算法分别是基于加权距离逼近(WDBA)、基于组合距离评估(CODAS)和基于相似度量的方法。文章通过对一起矿难应急决策问题的分析，展示了所提方法的有效性和可行性。与现有的区间值模糊软决策方法相比，所提方法的特点是：(1)能够获得最优方案而不出现反直觉现象；(2)在区分最优方案方面具有很强的能力；(3)能够避免参数选择问题。 文章首先介绍了区间值模糊软集（IVFSS）在决策问题中的应用背景，指出在21世纪经济和社会全球化的进程中，世界经历了前所未有的危机时期，发生了诸如2001年9月11日袭击、2003年严重急性呼吸综合征（SARS）、2008年汶川地震和2015年天津爆炸等一系列重大紧急事件。这些事件凸显了应对紧急事件决策问题的紧迫性和复杂性。针对此类问题，区间值模糊软集因其能够处理不确定性和模糊性，在应急决策中扮演了重要角色。 区间值模糊软集理论是一种在处理不确定性和模糊性问题时非常有用的工具，尤其是在信息不完全或者存在模糊性时。它可以用来描述那些不能用精确数值来表示的信息。在决策过程中，区间值模糊软集通过结合区间值和模糊性来表达决策者对不同方案的偏好。在区间值模糊软集基础上，WDBA和CODAS作为决策分析工具，能够有效处理决策问题中的模糊性和不确定性。 在文章中，作者进一步发展了区间值模糊数的评分函数，并首次提出了信息度量之间的转换关系。这为评估区间值模糊数之间的差异、相似性和信息含量提供了新的途径。新的熵方法能够确定参数的目标权重，而结合权重则能够融合主观偏好与客观数据，从而为决策者提供更加全面的信息。 通过这三种算法（WDBA、CODAS和基于相似度量的方法），研究者能够对区间值模糊软集中的决策问题进行建模和求解。具体来说，WDBA主要关注如何通过加权距离逼近来评估备选方案，CODAS则是利用组合距离来对备选方案进行排序，而基于相似度量的方法则侧重于通过相似性来评估备选方案之间的相似程度。 本文的方法与现有方法相比具有显著的改进，能够有效避免传统决策方法中可能出现的反直觉现象，提高对最优方案的区分能力，同时避免了传统参数选择问题。这些改进为决策者在面对紧急情况时提供了一个更为强大和可靠的决策支持工具。 文章提出了一套基于新信息度量的区间值模糊软集应急决策算法，该算法在理论和应用上都具有创新性，为处理紧急情况下的复杂决策问题提供了新的思路和方法。通过对实际案例的分析验证，文章展示了所提算法在实际决策中的可行性和有效性。这项研究不仅拓宽了区间值模糊软集理论的应用范围，也为未来的决策支持系统提供了新的研究方向。