基于MARCOS的二维语言直觉多属性群决策方法

针对二维语言变量在描述不确定性信息自由度方面的不足，将直觉模糊变量融合到二维语言变量中，提出二维语言直觉变量的概念。首先定义了二维直觉语言变量之间的运算和比较规则，在此基础上提出了二维语言直觉信息的集成算子，如加权算术平均、加权几何平均以及广义加权算术平均。其次，基于最优最劣方法(BWM)和信息熵建立了属性权重的计算模型，并将MARCOS方法拓展到二维直觉语言环境，提出了基于集成算子和MARCOS的模糊多属性群决策方法。最后，在实例分析中通过参数敏感性分析、可靠性分析以及对比分析验证了方法的有效性和科学性。