【摘 要】
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在复杂多变的现实决策中，决策者易受各种因素影响从而产生偏见。本文从决策者个人偏见的产生出发，应用三因素模型的分类标准和偏见的相互关系找出导致决策偏见产生的成因。通过多维诱导有序加权平均（MIOWA）算子，以偏见成因作为诱导分量分别对决策信息进行提取，同时考虑到人类思维的模糊性将偏见成因拓展到犹豫模糊集（HFS）,将多种偏见信息融入决策信息的聚合。该方法既能保留原始数据形式，且不破坏原有信息。进而，
【机 构】
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昆明理工大学管理与经济学院质量发展研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71861018;61364016）； 云南省哲学社会科学规划项目（YB2019067）； 中国博士后科学基金资助项目（2015T80990;2014M550473）； 云南省应用基础研究计划项目（2014FB136）；
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在复杂多变的现实决策中，决策者易受各种因素影响从而产生偏见。本文从决策者个人偏见的产生出发，应用三因素模型的分类标准和偏见的相互关系找出导致决策偏见产生的成因。通过多维诱导有序加权平均（MIOWA）算子，以偏见成因作为诱导分量分别对决策信息进行提取，同时考虑到人类思维的模糊性将偏见成因拓展到犹豫模糊集（HFS）,将多种偏见信息融入决策信息的聚合。该方法既能保留原始数据形式，且不破坏原有信息。进而，将模糊化的得分通过运用折中思想的EDAS方法聚合得到最终得分。由此得出了一种HF-MIOWA-EDAS方法，此方法可以充分利用已知信息来削弱偏见对决策带来的影响，并通过在情报分析人员选取问题上对该法进行了验证和分析。
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