在当今的信息科学领域，对于不确定性信息的处理是一个十分关键的议题，尤其在多准则决策问题中，如何准确地表达和计算不确定性因素，直接影响到最终的决策结果。犹豫模糊语言术语集（HFLTSs）在处理这类问题上展现出了独特的能力和效率，它能有效地代表决策过程中专家的犹豫偏好以及语言变量的评估。因此，对于HFLTSs的距离和相似性度量的研究具有非常重要的意义，这不仅可以帮助我们更好地度量和分析不确定性信息，还能够扩展它们在多准则决策中的应用。
我们需要了解HFLTSs的本质和应用背景。HFLTSs是一种能够表达专家在评估语言变量时犹豫不决的偏好信息的集合。这种术语集增加了从专家那里获取和表示语言信息的灵活性。通过使用HFLTSs，研究者们可以更细致地描述和处理不确定性及模糊性，从而提升决策的质量。
在文章中，作者Huchang Liao、Zeshui Xu和Xiao-Jun Zeng等对HFLTSs的距离和相似性度量进行了深入的研究和开发。文章首先提出了两种HFLTSs之间的距离和相似性度量方法。随后，为了满足不同情境的需要，作者还提出了加权或有序加权的距离和相似性度量方法，分别适用于离散和连续的情况。
在介绍了基础的距离和相似性度量方法之后，文章接着探讨了这些度量方法在多准则决策问题中的应用。基于所提出的距离和相似性度量，文章建立了不同选择方案的满足度，随后利用这些满足度对多准则决策中的方案进行排序。通过对电影质量评估的实际例子，文章展示了所提出的度量方法的应用性和优势，并指出了不同度量方法之间的差异。
多准则决策问题是管理科学、运筹学、人工智能等领域的核心问题之一。在实际操作中，经常需要根据多个标准或属性来评估不同的决策方案。在这种情况下，如何比较方案的优劣、如何排序成为了一个技术难题。HFLTSs为处理这类问题提供了一个新的视角，其表达的犹豫性能够更贴近实际情况，给出更为合理的决策建议。
文章对于HFLTSs的深入研究和新提出的度量方法，不仅有助于推动不确定性信息处理技术的发展，也为决策者提供了一种新的工具，帮助他们在更加复杂和不确定的环境中做出更加科学合理的决策。
文章的关键知识点涉及：
1. 犹豫模糊语言术语集（Hesitant fuzzy linguistic term sets, HFLTSs）的概念和作用；
2. HFLTSs表示专家犹豫偏好的机制；
3. HFLTSs在不确定性表示和处理上的优势；
4. 不同类型的距离和相似性度量方法；
5. 加权或有序加权距离和相似性度量；
6. 离散和连续情况下度量方法的应用；
7. 多准则决策（multi-criteria decision making, MCDM）中度量方法的应用；
8. 通过满意度建立方案排序的方法；
9. 实际应用案例分析，如电影质量评估的应用实例。
这些知识点涵盖了从理论基础到实际应用的全过程，对于从事决策分析、人工智能、管理科学等领域的专业人士具有重要的参考价值。
