基于二元语义投影算子的语言群决策方法

目的 研究属性权重和属性值均以语言信息给出的群决策问题.方法 给出了二元语义的运算法则和二元语义矢量投影算子,并分析其性质.依据投影法的思想,通过计算各方案点在正理想点上的语义投影,最终对方案排序优选.结果 提出了一种基于二元语义的多属性语言群决策方法.结论 算例验证了所提算法的可行性和实用性,为解决语言群决策问题提供了一个有用的工具.     

一种基于二元语义信息处理的群体决策方法

针对决策者权重、属性权重和属性值均为语言形式的多属性群体决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群体决策方法.该方法采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和集结运算,结合传统的理想点方法对方案进行优选.首先描述了具有语言评价信息的多属性群体决策问题,然后介绍了有关二元语义的定义及其相关性质,给出了基于二元语义的集结算子,并进一步给出了解决该类群体决策问题的具体步骤.最后给出了一个算例,验证了该方法的有效性.     

基于联系数的区间二元语义模糊多属性群决策方法

针对区间二元语义评价信息的不确定性,考虑区间二元语义变量取值的分布情况,定义了二元语义联系变量、二元语义正态分布变量,研究了它们的运算法则,并提出了二元语义联系变量信息集结算子;针对决策矩阵元素为区间二元语义变量属性权重完全未知的模糊多属性群决策问题,利用二元语义正态分布变量的方差,通过构建优化模型确定最优属性权重,提出了基于二元语义联系变量信息集成算子的模糊多属性决策方法,最后通过实例分析了方法的可行性和有效性.     

基于二元语义的非常规突发事件群决策方法

采用多粒度二元语义对非常规突发事件进行应急管理决策.首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式来表示;然后从多个语言变量集中选择一个基本语言集并将多粒度语言信息一致化,再通过集结算子对专家信息进行集结,得到非常规突发事件群体综合评价结果;最后,给出算例说明了该方法的有效性.     

一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题,提出了一种新的群决策分析方法.对有序语言短语集中的语言短语进行“量化”,通过变量转换关系将语言判断矩阵转换为互补判断矩阵,并进行了判断信息转换的一致性分析;采用OWA算子将每个决策者给出语言判断矩阵所对应的互补判断矩阵集结为群的偏好矩阵,并通过计算每个方案的优势度来确定最优方案;最后给出一个算例说明了所提出的方法的有效性与实用性.     

基于风险态度因子的不确定语言多指标决策方法

针对具有残缺不确定语言信息的多指标决策问题,提出了一种基于风险态度因子的决策分析方法.对具有残缺不确定语言决策矩阵的多指标决策问题进行了描述;以最大语言区间代替矩阵中的缺失值,得到具有完全信息的不确定语言决策矩阵并进行规范化;通过具有风险态度因子的不确定语言映射函数,将不确定语言决策矩阵转化为一定风险态度下的二元语义决...     

基于二元语义和T-OWA算子的阶段反馈式群决策模型

文章针对传统群决策中全局反馈方式的不足,提出了一种阶段反馈式群决策模型.基于二元语义和有序加权平均算子,建立阶段反馈式群决策过程,通过群成员间多阶段的交互和启发,产生满足群体期望要求的群体满意解.通过将某物流公司计算机系统更新方案选择作为算例,描述了阶段反馈式群决策模型的求解过程,体现出阶段反馈模型通过将群决策过程中各阶段交互信息集结于群决策结果,以提高群决策一致性、科学性的优势.     

一种具有不同形式偏好信息的群决策方法

给出了一种具有不同形式偏好信息的群决策方法·描述了在群决策中决策者可能给出的效用值、序关系值、互反判断矩阵、区间数评价值、模糊语言评价值和模糊互补判断矩阵等 6种不同形式的偏好信息 ,并给出了将不同形式的偏好信息均转化为模糊互补判断矩阵形式的计算公式·基于近年来最新发展的OWA算子给出了集结各决策者的偏好信息和方案优选的方法 ;最后给出了一个算例·     

基于二元语义的高校档案管理群体评价模型

提出了一种基于二元语义的群体评价模型.该方法的核心是依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对正理想点的语义灰色关联度,最终确定最优方案,使该方案对正理想点具有最大的灰色关联度.该方法具有对语言信息处理较为精确的特点,避免了以往采用的语言信息处理方法所带来的信息扭曲和损失;最后进行实例分析,说明该方法的实用性和有效性.     

基于二元语义的不确定性多属性决策的4种集成算子

由于二元语义的排序方法不能处理结果之间相互包含的情况,因此在不确定性语言环境下,文章给出了区间二元语义[20,21]的新的排序方法,并给出了不确定性二元组的4种集成算子,即不确定性语言二元组几何平均算子、不确定性语言二元组加权几何算子、不确定性语言二元组有序加权几何平均算子及不确定性语言二元组混合集成算子,4种集成算子解决了对集成结果只有细微差别时难以评价优劣的问题,并研究了算子的基本性质,通过应用实例对其实用性及优越性给出证明。     

不确定环境下语言信息集结算子研究

简述了语言信息集结算子的概念及其发展,根据属性权重不同划分了不确定环境下语言信息评价的类型,并对其进行了系统的分析,深入探讨了语言信息评价的研究趋势。     

基于不同粒度语言信息的ERP项目风险综合评价

为了对投资巨大、实施周期长的ERP项目风险进行综合评价,构建了基于不同粒度语言信息的群决策模型。将专家给出的语言评价信息用二元语义形式表示,从多个语言变量集合中选择一个基本语言术语集,并将不同粒度语言信息一致化,通过构造群决策的优化模型,得到ERP项目风险群体综合评价结果。利用算例说明此方法的有效性,对ERP项目风险评价具有一定的应用价值。     

基于二元语义判断矩阵的群体决策方法

在决策过程中,专家给出的判断矩阵包含的评价元素可能不一致,因此,在对专家意见进行集结时,应该根据元素的一致性程度赋予其不同的集结权重.利用二元语义判断矩阵的加性一致性,可计算元素的一致性.提出一种客观计算专家决策权的方法,并在群体意见集结过程中,通过元素的一致性程度赋予其不同权重.     

基于二元等距语言标签的多源定性信息融合方法

进一步扩展了Herrera-Martínez的二元等距语言标签表示模型(即扩大集成运算β的范围、改善负运算算子,定义类 Herrera-Martínez的转化函数Δ(·)和逆转换函数Δ(·)等),以便适合不确定信息的定性组合推理.并在此基础上,为了使得二元等距语言标签在定性融合规则中的合理运算,进一步提出二元标签之间的加、减、乘、除等运算算子,以及DSmT(Dezert-Smarandache theory)理论框架下的定性组合规则和冲突分配规则,并给出了归一化证明.最后通过一个简单的例子来表明其优点,即克服了当前其他方法处理定性不确定信息融合的不足:只针对某种特定的不确定,缺乏广泛的适应性;一元标签定性表示精度不足而导致信息损失严重,缺乏类似定量计算中方便灵活的定性运算算子等.     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.     

基于理想点法的语言评价矩阵评判专家水平研究

针对群决策中语言评价矩阵形式偏好信息的评判专家水平问题,提出了一种分析方法.首先,给出了有关语言评价矩阵的若干定义及性质;然后,通过定义专家与专家群体判断之间的偏差距离矩阵、方案集的正理想点和负理想点,根据专家判断与理想点之间的贴近度,给出了基于语言评价矩阵形式偏好信息的评判专家水平的分析方法,最后通过一个算例说明了所提出的分析方法的可行性.本方法使决策结果更加可靠、可信,可作为评判专家水平的备选方法.     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。