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摘要
将模糊集理论与区间粗糙数融合，提出了区间粗糙模糊数的概念，并定义了区间粗糙模糊数的运算法则。为对区间粗糙模糊数进行比较及排序，定义了区间粗糙模糊数的上近似距离和下近似距离，每个距离下分别讨论了最大、最小和平均三种情形，并通过调节因子α将上近似距离和下近似距离集成为区间粗糙模糊数的距离。为解决区间粗糙模糊数形式下的多属性决策问题，定义了信息系统的最优解、最劣解、正距离、负距离、优势度等概念，并借助熵权法确定属性权重，给出对象的加权综合优势度及排序结果。算例结果表明，最大距离、最小距离和平均距离三种情形下得到的结果无显著差异，且与决策者主观认知基本一致，验证了算法的合理性与稳健性。
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