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摘要
概率犹豫模糊集（probabilistic hesitant fuzzy set,PHFS）是犹豫模糊集的推广，在犹豫模糊集基础上通过为每个隶属度添加与之相对应的概率，以全面表达专家赋予的初始决策信息，是处理多属性指标决策问题的一种有效工具。首先，介绍了概率犹豫模糊数（PHFN）的基本定义和相关运算，指出了传统PHFN的得分函数和汉明距离的不足，并给出了改进方法。其次，通过适当补充隶属度集合中的元素数量提出了PHFN的汉明距离和相似度概念，依据专家赋予的评价矩阵引入了概率犹豫模糊矩阵（PHFM）相似度。最后，在概率犹豫模糊环境下基于PHFM相似度提出了一种交互式群体评价算法，并用实例验证了算法的有效性。
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