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摘要
目的:研究加权概率犹豫模糊集及应用。方法:根据每个属性上的绝对权威专家评分数据，利用离差最大化来计算其余专家的综合权重。将评审专家的综合权重注入概率犹豫模糊集，进而定义了加权概率犹豫模糊集，在三维向量描述加权概率犹豫模糊数的基础上提出了加权概率犹豫模糊元的相关运算。基于提出的运算来计算属性的综合权重。最后建立了用参数调整方案的属性整体得分值与内部评价信息差异值的比例来计算方案综合决策值的模型。结果:建立的加权概率犹豫模糊集多属性群决策模型可以有效对备选方案进行排序。结论:相较于概率犹豫模糊集，加权概率犹豫模糊集储存更多的决策信息，能更好的解决群决策问题。
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