摘要

针对概率犹豫模糊集多属性群决策问题,利用向量知识设置了一类决策算法。将概率犹豫模糊数以向量的形式进行表达,在此基础上建立了计算概率犹豫模糊元的平面向量得分函数模型、平面向量离差函数模型、两个概率犹豫模糊元的大小比较规则与距离测度模型。构建了属性的外部权重、内部权重以及综合权重的计算方法。在不同的属性权重类别下,考虑决策者对于属性的整体分值与内部评价的差异值两个因素来计算各个方案的综合属性值进而排序。数值算例结果表明,利用向量知识建立的决策算法能够达到排序方案目的,同时,决策模型提供了一种从多角度观察方案排序结果的方法,为精准地确定最优方案提供了一种有效途径。