直覺模糊Choquet積分算子的多屬性決策及matlab應用

根據模糊Choquet積分算子，進一步擴展到直覺模糊Choquet積分算子，並使用得分函數進行最終的多屬性評價。 一、原理 （二）基於風險偏好的直覺模糊得分函數 對於風險追逐者來說，通常認爲猶豫度越大(即不確定性越大)，隸屬度得分的機會也越大;而對於風險厭惡者來說，通常猶豫度越小，相對風險越小。由此可見，在不同的風險偏好前提下，決策者所得到的決策結果也會產生變化。因此，在考慮了風險偏好及猶豫度的因

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