积性一致性勾股模糊偏好关系及其群决策应用

研究评价信息为勾股模糊偏好关系(PFPR)的群决策问题。融合勾股模糊集与偏好关系提出PFPR的概念,并定义PFPR之间的相容测度。以直觉模糊偏好关系的理论框架为基础,提出积性一致性PFPR(MCPFPR)与标准化勾股模糊优先权重向量(PFPWV),并提供PFPWV构造MCPFPR的具体公式。为获取任意给定的PFPR的优先权重向量,以其与MCPFPR偏差最小、权重不确定程度最低为目标建立规划模型。进一步,将模型拓展成可以构造理想MCPFPR的整体目标规划模型,利用理想MCPFPR与个体PFPR之间的相容测度获取专家权重。针对专家权重未知的PFPR群决策问题,基于所提的目标规划模型与简单勾股模糊加权几何(SPFWG)算子提出一种群决策方法。通过解决大数据分析平台的评价问题验证所提方法的有效性和实用性。