群体直觉模糊层次分析法中直觉模糊偏好关系的一致性

根据提供的文件信息，我们可以从中提炼出以下IT知识点： 1. 群体直觉模糊层次分析法（Group Intuitionistic Fuzzy Analytic Hierarchy Process, GIFAHP）：这是一种用于解决多标准决策问题的方法，特别适用于处理群体决策中的不确定性和模糊性。这种方法基于直觉模糊集理论，允许决策者在判断时表达不完全的偏好信息。 2. 直觉模糊偏好关系（Intuitionistic Fuzzy Preference Relations, IFPRs）：在群体决策分析中，专家或决策者可能会使用直觉模糊集来表达他们的偏好关系。直觉模糊集由Atanassov提出，能够表达不确定性、不一致性和不精确性的偏好信息。 3. Atanassov的直觉模糊集（Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Set, A-IFS）：这是指由Atanassov提出的直觉模糊集理论，该理论扩展了传统的模糊集理论，允许表达元素属于某集合的程度以及不属于某集合的程度。 4. 直觉模糊偏好关系的一致性问题（Consistency of Intuitionistic Fuzzy Preference Relations）：在决策分析中，一致性是指决策者给出的偏好关系是否能够逻辑上自洽。文中提到，使用新的加权几何算子（Simple Intuitionistic Fuzzy Weighted Geometric, SIFWG）可以合成个体直觉模糊偏好关系，并保持整体的一致性。 5. 新型加权算子（Simple Intuitionistic Fuzzy Weighted Geometric, SIFWG Operator）：这是一种新开发的算子，用于合成群体中个体的直觉模糊偏好关系。相较于其他已知的直觉模糊加权算子，SIFWG算子具有在合成个体偏好关系时保持一致性的重要属性。 6. 传统比较矩阵与一致性：在传统的层次分析法中，如果所有个别比较矩阵具有可接受的一致性，那么它们的权重几何平均复数判断矩阵也具有可接受的一致性。文中证明了在使用SIFWG算子合成IFPRs时，这个性质同样成立。 7. 群体决策支持（Group Decision Making Support）：GIFAHP过程被开发出来，目的是为了辅助群体决策过程，使用IFPRs来表达群体中的决策偏好。这为群体决策提供了一个理论支持框架。 8. 多重一致性（Multiplicative Consistency）：这是在使用直觉模糊判断矩阵时，关于判断矩阵的一致性判断标准。文中指出了已知的一些直觉模糊加权平均算子（如SIFWA、IFWA、IFWG、SYIFWG）没有保持一致性的问题。 9. 文献的发表信息：文章发表在《Applied Soft Computing》期刊上，属于计算科学与软件工程领域的研究论文，文章的接收和修订日期表明了论文的审稿过程。 以上知识点紧密围绕着群体直觉模糊层次分析法中直觉模糊偏好关系的一致性展开，深入探讨了直觉模糊集在决策过程中的应用，特别是针对群体决策的理论和方法学研究。通过这些内容，我们可以了解到直觉模糊集理论在处理复杂决策问题中的重要作用以及在群体决策制定过程中如何实现一致性和有效性的平衡。