学术背景与问题引入 在多专家多准则决策（Multi-Expert Multi-Criteria Decision-Making, MEMCDM）领域，如何有效处理不确定性和不精确信息一直是一个核心挑战。特别是在涉及多个专家和多个决策准则的复杂场景中，专家的意见往往存在分歧，导致决策过程复杂化。为了应对这一问题，研究者们提出了基于区间集（Interval Sets）的决策方法，区间集能够通过上下界集合来更全面地描述不确定的定性信息。然而，现有的基于区间集的决策方法，尤其是替代排队法（Alternative Queuing Method, AQM）中的相似性和差异性度量，仍存在一定的局限性，特别是在绝对量化（Absolute Quantization）的框架下，信息提取的精确性和全面性有待提升。...