基于区间直觉语言信息的多准则群决策方法研究

【摘要】：在社会经济生活中,存在着大量区间模糊和语言多准则群决策问题,即决策者群体给出的评价值为区间直觉模糊值或语言值时,方案的优选与排序问题。但区间直觉模糊数只能粗略地表示准则隶属于或非隶属于某个特定模糊概念的程度,而语言评价值暗含了准则隶属于评价对象的程度为1的假设,鉴于此,本文在区间直觉模糊数和语言数的基础上定义了区间直觉语言数,并对区间直觉语言多准则群决策理论与方法进行了深入研究。 本文在研究相关理论文献的基础上,给出了区间直觉语言数的相关概念,并对区间直觉语言多准则的相关理论和方法进行了研究。论文的主要工作和成果如下： (1)定义了区间直觉语言数,给出区间直觉语言数的期望值公式和四则运算法则,定义了区间直觉语言数的得分函数、精确函数和Hamming距离以及集结算子,并给出了一种新的区间直觉模糊熵公式。针对准则权重已知、决策者权重已知、准则值为区间直觉语言数的多准则群决策问题,提出了基于区间直觉语言集结算子的决策方法；针对准则权重不完全、决策者权重已知、准则值为区间直觉语言数的多准则群决策问题,提出了基于区间直觉模糊熵的决策方法。 (2)改进了复合标度二元语义模型,定义了区间直觉语言数的确定度区间、区间二元语义加权几何平均(IT-WGA)算子和区间二元语义有序加权几何平均(IT-OWG)算子,并提出了两种基于二元语义的多准则群决策方法。针对准则值为区间直觉语言数的多准则群决策问题,提出了一种基于区间二元语义的决策方法；针对准则权重不完全、决策者权重已知、准则值为区间直觉语言数的多准则群决策问题,提出了基于二元语义改进模型的决策方法。 (3)定义了梯形云运算法则、梯形云大小比较的可能度公式、梯形云集结算子以及区间直觉语言数转化为梯形云的转换模型,建立了两种基于云模型的多准则决策方法。第一种方法改进了浮动云运算法则,通过信任度将区间直觉语言数转化为云,然后对方案进行集结,最后求解方案与负理想方案的贴近度从而确定方案的排序。第二种方法首先将区间直觉语言数转化为梯形云,再利用梯形云集结算子对方案进行集结,从而求得方案的排序。