多粒度语言判断矩阵的一致性研究

多粒度的语言术语是刻画决策问题不确定性差异程度的有效方式.文中定义了语言信息函数和多粒度语言判断矩阵对应的导出矩阵,在此基础上提出了多粒度语言判断矩阵完全一致性和满意一致性的概念,得到了多粒度语言判断矩阵具有完全一致性和满意一致性的充要条件.本文研究为群决策中基于不同粒度的语言判断矩阵有效集结提供了理论依据.     

Research on Compatibility and Consistency of Combination Judgment Matrices with Multi-granularity Linguistic Terms Based on 1-LIOWA Operators

定义了多粒度语言判断矩阵的基于专家重要性的语言诱导有序加权平均(I-LIOWA)算子的概念,利用I-LIOWA算子集结基于不同粒度语言判断矩阵而得到组合语言判断矩阵,并且研究了组合语言判断矩阵、其导出矩阵和特征矩阵的之间相容性和一致性的一些性质,为群决策中使用语言偏好信息提供了理论依据.     

基于互动与反馈的概率语言多属性群决策模型

针对概率语言多属性群决策问题,提出了基于互动与反馈的概率语言多属性群决策模型。首先定义了概率语言的距离测度和概率语言矩阵的一致性测度,以决策者的总体一致性测度确定决策者的客观权重,结合决策者的主观权重以主客观组合赋权法确定决策者的最终权重;结合概率语言的距离测度改进灰色关联度法,以归一化的属性关联度确定属性权重;为达到群决策中决策者的最大共识度,建立了具有互动与反馈过程的决策模型;最后提出了基于互动与反馈的概率语言多属性群决策模型的决策步骤,并且通过算例分析证明了该模型的有效性与可行性。     

语言分布评估信息下的群决策方法及其群体一致性分析

本文提出了基于语言分布评估加权平均(DAWA)算子的多属性群决策方法;定义了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序一致性和数值一致性测度,以此分析决策群体评价结果的可靠性;最后,通过具体实例验证了群决策方法的有效性和实用性,分析了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序一致性和数值一致性。     

基于专家重要性的语言诱导有序加权平均算子的多粒度语言组合判断矩阵的相容性和一致性

定义了多粒度语言判断矩阵的基于专家重要性的语言诱导有序加权平均(I-LIOWA)算子的概念,利用I-LIOWA算子集结基于不同粒度语言判断矩阵而得到组合语言判断矩阵,并且研究了组合语言判断矩阵、其导出矩阵和特征矩阵的之间相容性和一致性的一些性质,为群决策中使用语言偏好信息提供了理论依据。     

基于相对熵的多粒度语言判断矩阵的群决策方法

针对多粒度语言判断矩阵的群决策问题提出基于相对熵的最优化模型的排序方法.在多粒度语言偏好信息的导出函数基础上定义了语言判断矩阵对应的导出模糊互补判断矩阵,并给出其排序向量的计算式;同时采用语言判断矩阵的一致性指标来确定专家重要性程度的权向量;在相对熵的意义下构建了群决策排序向量的最优化模型,探讨了模型的求解方法.实例分析表明该模型是可行和有效的.     

基于共识性测度的概率语言多准则群决策方法研究

针对准则值为概率语言术语集的决策问题,提出一种基于共识性测度的概率语言多准则群决策方法.首先,方法定义概率语言共识性测度公式,据此判断个体决策信息是否满足共识性检验.其次,建立考虑决策者协作意愿的群体共识反馈调整模型及权重惩罚体系.此外,利用网络层次分析法(ANP)和共识性测度公式构建指标定权模型,模型可有效解决指标间互相影响导致的权重计算失准问题.随后,提出改进的TODIM决策方法,结合准则权系数及通过共识性检验的群决策矩阵,对方案进行择优排序.最后,通过算例分析验证了该方法的有效性.     

基于不同粒度语言判断矩阵的群体一致性分析方法

针对群决策中基于不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息的群体一致性问题,提出了一种分析方法。首先,给出有关不同粒度语言判断矩阵和二元语义等若干定义,通过转换函数将不同粒度语言判断矩阵一致化为由二元语义表示的判断矩阵;然后,通过定义专家与群偏好的偏差矩阵以及各专家的总体偏差指标,给出了专家群体一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法;最后,通过一个算例说明了该方法的有效性。     

基于前景理论和双边匹配决策的合作伙伴初选决策

针对决策信息获取困难的情况采用不同粒度的模糊语言表达属性值,并提出了一种不同粒度模糊语言一致化方法.针对线性加权存在的决策补偿效应,采用基于级别优先序理论的ELECTRE集结基于前景理论的价值函数得到满意度值.传统合作伙伴决策方式只是制造企业对供应商评价并从中选择出评价结果最好的供应商,全然不考虑供应商对制造企业的接受程度,在集中式决策方法中采用双边匹配决策方法构造多目标优化模型,并采用模糊规划中的两阶段法求解多目标优化得到最终匹配结果.实例分析表明该方法的有效性.     

基于相对熵的多粒度语言信息的多属性群决策方法

针对具有多粒度语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义信息处理和相对熵的群决策方法。该方法首先给出了多粒度语言评价信息一致化为由基本语言评价集表示的相同粒度二元语义信息的方法,然后对于属性权重信息不完全的情形,建立了基于相对熵的多目标规划模型获得相应的属性权重,并利用二元语义的集结算子对语言评价信息进行加权集成,从而获得各个决策方案的排序和择优结果;最后给出一个实例分析,说明了该方法的有效性和可行性。