摘要
随着集约化海水养殖的快速发展，水质已成为影响海水养殖经济效益和生态安全的关键因素。在实际的水质评估过程中，由于评估指标存在较大的不确定性和模糊性，专家们难以用具体的数值进行评估，更倾向于使用语言变量来表示这些指标，这给水质评估模型的构建带来了挑战。直觉模糊集（IFS）是一种有效处理复杂问题中不确定性和模糊性的工具。通过对现有IFS距离度量的详细分析，本研究提出了一种新的距离度量方法，该方法不仅考虑了成员资格和非成员资格信息，还构建了相应的分配函数，将犹豫信息纳入距离度量中。我们提出了该新距离度量的定义并证明了其性质。比较实验表明，这种新方法能够克服现有距离度量的不足。此外，基于这种新距离度量，改进了IFS TOPSIS方法在多属性决策中的应用效果。最后，通过一个海水养殖水质评估的实际案例进行了验证。结果表明：当α=1时，相似度从0.741下降到0.432；当α=2时，相似度从0.662下降到0.46；当α=6时，相似度从0.566下降到0.82。这证明了新方法的便捷性和有效性。
