软集与犹豫模糊集理论及其在决策中的应用

本书主要介绍三个方面的内容: 一是犹豫模糊软集、广义区间值模糊软集和广义直觉模糊软集等几个混合软集模型及其在决策中的应用; 二是一些犹豫模糊集的距离和相似性测量及其在决策中的应用; 三是一系列的犹豫模糊聚集算子, 包括犹豫模糊Einstein几何算子、犹豫模糊Einstein有序加权几何算子、广义犹豫模糊Einstein优势加权平均算子、广义犹豫模糊Einstein优势加权几何算子、对偶犹豫模糊广义聚集算子和Bonferroni的三角犹豫模糊聚集算子等, 并基于这些算子分别提出了相应的多属性决策方法。