基于改进距离函数的概率犹豫模糊多属性群决策

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摘要：概率犹豫模糊集能精准地描述方案相对于属性取值的犹豫性概率分布，因而在决策分析中占有重要地位。在多属性群体决策中，利用方案间的相似性和距离函数，可以依据方案的代表性的强弱进行有效排序。若结合现有的排序结果，还可改进最优方案。为此，本文探讨概率犹豫模糊系统中基于代表性强弱的多属性群决策问题。本文首先提出了基于对数的距离函数，并利用余弦相似度与杰卡德相似系数构建了综合相似度。（剩余18199字）

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