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具有语言评价信息的多属性决策方法研究

魏峰  
【摘要】: 多属性决策(MADM)是现代决策科学的一个重要组成部分,它的理论和方法在工程、经济、管理、教育等诸多领域中有着广泛的应用。多属性决策的实质是决策者利用已有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序和选优。由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,决策者往往以语言形式给出决策信息。因此,研究具有语言评价信息的多属性决策问题具有重要的理论意义和实际价值。 本文主要对语言信息的集结方法及语言多属性(群)决策方法作了一些探讨。主要工作如下: 1.本文在新定义的加权价值函数的基础上提出了加权TOPSIS方法,并把它扩展到模糊环境。在模糊环境下,提出固定型指标模糊语言值的概念及相应模糊数的规范化方法,提出一种模糊语言多属性决策算法。 2.基于相对优属度矩阵和Vague集理论,本文定义了方案对目标的支持(反对、中立)度,构造决策者对方案满意度的Vague值和理想Vague值,然后分别用加权TOPSIS法和记分函数对方案进行排序、选优。 3.定义二元语义矢量及其相关运算,提出基于二元语义信息处理的解决语言群决策问题的投影算法。该算法避免了语言矢量的直接比较和语言信息集结时的信息丢失等问题。 4.在二元语义加权平均(T-WA)算子和二元语义有序加权平均(T-OWA)算子的基础上,给出二元语义混合加权(T-HWA)算子并分析了它的性质,该算子既考虑了属性值本身重要性,又考虑了属性值的位置重要性。然后基于T-HWA算子,给出具有语言偏好信息的多属性群决策算法。


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