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《不同粒度語言表達(dá)下多屬性群決策方法的研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、不同粒度語言表達(dá)下的多屬性群決策方法研究摘要在多屬性決策中，由于定量評價的局限性，屬性評價值可能是由定性的語言形式給出，而在群體層面，決策者又會依據(jù)不同的語言評價集給出各自的語言形式評價信息，這就是不同粒度語言評價信息的多屬性群決策問題。本文基于此問題，概括了三種不同粒度語言信息一致化的方法，同時對語言信息集結(jié)方法進(jìn)行了補(bǔ)充和改進(jìn)，主要內(nèi)容如下：(1)提出了一種基于IOWA算子的多粒度語言決策模型。在此模型中，將多個專家采用不同語言粒度給出的決策信息，基于模糊集原理，實(shí)現(xiàn)了不同粒度語言評價信息的歸一化，然后引入IOWA算子，將各決策者給出的偏好信息集結(jié)為群偏好同時
2、進(jìn)行方案的優(yōu)選，最后通過一個實(shí)際的ERP選型算例，說明了該方法的有效性和實(shí)用性。(2)建立基于不同粒度語言表達(dá)下的客觀屬性權(quán)重確定模型。首先將不同粒度語言評價矩陣一致化為由基本語言評價集表示的二元語義信息，然后引入TOPSIS的方法，結(jié)合二元語義形式計(jì)算規(guī)則，確定完全未知的客觀屬性權(quán)重，利用二元語義集結(jié)算子，得到單個決策者對方案的評價值；再通過T—OWA算子對各決策者給出的評價信息進(jìn)行集結(jié)和方案選優(yōu)。(3)研究了組合屬性權(quán)重確定方法。對不同粒度的語言評價集實(shí)現(xiàn)有序一致化，而后引入離差最大化的組合賦權(quán)方法計(jì)算得到綜合屬性權(quán)重向量，通過混合算子HA對群體信息進(jìn)行集結(jié)，
3、得到最終評價值，最后通過風(fēng)險投資的案例證明了該方法的有效性。關(guān)鍵詞：群決策不同粒度語言評價多屬性Themethodresearchformultipleattributegroupdeci：}ion—-makingbasedonmulti．．granularitylinguistiqecisionakinRI)ased0nmulti2ranUlaritvUstiC--●explanationAbstractInthemultipledecision·makingproblems，theevaluationofattributemayusethequalitativ
4、eformaslanguage，justbecauseofthelimitsofquantitativeevaluation．Intheaspectsofgroupdecision—making，differentdecision—makerusetheirownlanguageevaluationsets，whichcalledtheproblemofmultipleattributegroupdecision—makingbasedonmulti-granularitylinguisticexplanation．Thispaperwillbasedonthep
5、roblemwhichareproposed，firstly，threedifferentconsensusmethodstouniformthemulti-granularityevaluationsets，andthen，implementandimprovethemethodswhichusedtointegratethelanguageinformationisalsogiven，mainlyasfollows：(1)Amulti-granularitylinguisticdecisionmakingmodelbasedonIOWAalgorithmisp
6、roposed．Inthismodel，thefuzzysetstransformmethodisusedtouniformthemulti—granularitylinguistic，andthen，basedontheIOWAalgorithm，thepreferenceinformationprovidedbyeverydecisionmakerisaggregatedintogrouppreferenceandmostdesirablealternativeiSselected．Finally，appliedtotheERPselection，atmean
7、while，anexampleisgiventoillustratethismethodiseffectiveandpracticable．(2)Proposingthemodelforobjectiveattributeweightmakingbasedonthemulti-granularitylanguagerepresentation．Inthismethod，firstly,atransformationfunctionisgiventouniformthemulti—granularityevaluationmatrixintotheformoftwo
8、—tupl
