基于直觉模糊集和证据理论的群决策方法

针对属性值和权重均为直觉模糊数的多属性决策问题, 提出一种基于直觉模糊集和证据理论的群决策方法.首先, 对专家给出的每个方案的属性值和属性权重进行证据合成, 在此基础上合成每个方案的所有属性值; 然后, 基于直觉模糊集相似度确定专家的相对权重, 修正方案证据, 并合成所有专家证据, 得到方案的信任区间, 根据信任区间的大小对方案进行排序; 最后, 通过数值案例验证了所提出方法的有效性和合理性.