Recently, the assessment and selection of most suitable low-carbon tourism strategy has gained an extensive consideration from sustainable perspectives. Owing to participation of multiple qualitative and quantitative attributes, the low-carbon tourism strategy (LCTS) selection process can be considered as multi-criteria decision-making (MCDM) problem. As uncertainty is usually occurred in LCTSs evaluation, the theory of interval-valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFSs) has been established as more flexible and efficient tool to model the uncertain decision-making problems. The idea of the present study is to develop an extended method using additive ratio assessment (ARAS) framework and similarity measures in a way to find an effective solution to the decision-making problems using IVIFSs. The bases of the proposed method are the IVIFSs operators, some modifications in the traditional ARAS framework and a calculation procedure of the weights of the criteria. To calculate criterion weight, new similarity measures for IVIFSs are developed aiming at the achievement of more realistic weights. Also, a comparison is demonstrated to the currently used similarity measures in order to show the efficiency of the developed approach. To confirm that the developed IVIF-ARAS approach can be successfully employed to practical decision-making problems, a case study of LCTS selection problem is considered. The final results from the developed approach and the extant models are compared for the validation of the proposed approach in this study.

近来，最合适的低碳旅游战略的评估和选择已经从可持续的角度得到了广泛的考虑。由于多个定性和定量属性的参与，低碳旅游战略（LCTS）选择过程可以被视为多标准决策（MCDM）问题。由于 LCTSs 评估中经常出现不确定性，区间值直觉模糊集 (IVIFSs) 理论已被建立为更灵活、更有效的工具来模拟不确定性决策问题。本研究的想法是开发一种使用加性比率评估（ARAS）框架和相似性度量的扩展方法，以找到使用 IVIFS 的决策问题的有效解决方案。所提出方法的基础是 IVIFSs 算子，对传统 ARAS 框架的一些修改和标准权重的计算程序。为了计算标准权重，针对 IVIFS 开发了新的相似性度量，旨在实现更现实的权重。此外，还展示了与当前使用的相似性度量的比较，以显示所开发方法的效率。为了确认所开发的 IVIF-ARAS 方法可以成功地应用于实际决策问题，我们考虑了一个 LCTS 选择问题的案例研究。比较了已开发方法和现有模型的最终结果，以验证本研究中提出的方法。新的 IVIFS 相似性度量的开发旨在实现更现实的权重。此外，还展示了与当前使用的相似性度量的比较，以显示所开发方法的效率。为了确认所开发的 IVIF-ARAS 方法可以成功地应用于实际决策问题，我们考虑了一个 LCTS 选择问题的案例研究。比较了已开发方法和现有模型的最终结果，以验证本研究中提出的方法。新的 IVIFS 相似性度量的开发旨在实现更现实的权重。此外，还展示了与当前使用的相似性度量的比较，以显示所开发方法的效率。为了确认所开发的 IVIF-ARAS 方法可以成功地应用于实际决策问题，我们考虑了一个 LCTS 选择问题的案例研究。比较了已开发方法和现有模型的最终结果，以验证本研究中提出的方法。为了确认所开发的 IVIF-ARAS 方法可以成功地应用于实际决策问题，我们考虑了一个 LCTS 选择问题的案例研究。比较了已开发方法和现有模型的最终结果，以验证本研究中提出的方法。为了确认所开发的 IVIF-ARAS 方法可以成功地应用于实际决策问题，我们考虑了一个 LCTS 选择问题的案例研究。比较了已开发方法和现有模型的最终结果，以验证本研究中提出的方法。