The notion of intuitionistic fuzzy soft sets (IFSSs) provides an effective tool for solving multiple attribute decision making with intuitionistic fuzzy information. The most crucial issue in decision making based on IFSSs is how to derive the ranking of alternatives from the information quantified in terms of intuitionistic fuzzy values. In this study, we propose a new extension of the preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE), by taking advantage of IFSSs. In addition to presenting a myriad of new notions, such as intuitionistic fuzzy membership (or nonmembership) deviation matrices, intuitionistic fuzzy membership (or nonmembership) preference matrices, and aggregated intuitionistic fuzzy preference matrices, we put more emphasis on the construction of three distinct preference structures and related utility functions on the corresponding weakly ordered sets by considering the positive, negative, and net flows of the alternatives based on the aggregated intuitionistic fuzzy preference matrix. We present a new algorithm for solving multiple attribute decision‐making problems with the extended PROMETHEE method based on IFSSs. Moreover, a benchmark problem concerning risk investment is investigated to give a comparative analysis and show the feasibility of our approach.

中文翻译：

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用直觉模糊软集增强 PROMETHEE 方法

直觉模糊软集 (IFSS) 的概念为解决具有直觉模糊信息的多属性决策制定提供了有效的工具。基于 IFSS 的决策中最关键的问题是如何从直觉模糊值量化的信息中推导出备选方案的排名。在这项研究中，我们利用 IFSS 提出了一种新的扩展，用于丰富评估的偏好排序组织方法（PROMETHEE）。除了提出无数新概念，如直觉模糊隶属（或非隶属）偏差矩阵、直觉模糊隶属（或非隶属）偏好矩阵和聚合直觉模糊偏好矩阵，通过考虑基于聚合直觉模糊偏好矩阵的备选方案的正、负和净流量，我们更加强调在相应的弱有序集上构建三种不同的偏好结构和相关的效用函数。我们提出了一种使用基于 IFSS 的扩展 PROMETHEE 方法解决多属性决策问题的新算法。此外，研究了一个关于风险投资的基准问题，以进行比较分析并展示我们方法的可行性。我们提出了一种使用基于 IFSS 的扩展 PROMETHEE 方法解决多属性决策问题的新算法。此外，研究了一个关于风险投资的基准问题，以进行比较分析并展示我们方法的可行性。我们提出了一种使用基于 IFSS 的扩展 PROMETHEE 方法解决多属性决策问题的新算法。此外，研究了一个关于风险投资的基准问题，以进行比较分析并展示我们方法的可行性。