灰色多属性群决策：偏离靶心度方法的研究与应用

本文档深入探讨了一种针对灰色多属性的群决策方法——偏离靶心度群决策法，该研究主要关注在属性值、属性权重和决策者权重皆为区间灰数的情况下进行决策的问题。其核心理念是通过建立群体正靶心和负靶心的概念，寻求一个决策方案，既要尽可能靠近所有成员的理想方案（即群体正靶心），又要避免过于偏离不理想方案（即群体负靶心），从而提高决策的合理性和有效性。 具体而言，作者首先定义了灰色多属性群决策中的决策矩阵构建及规范化过程，确保数据处理的准确性和一致性。接着，他们提出了如何计算正负群靶心以及群靶心距的方法，这两个概念是衡量群体偏好方向的重要指标。群靶心代表了群体决策的理想状态，群靶心距则衡量了每个方案与理想状态的距离。 文章的核心内容围绕着如何通过群体偏离靶心度来评价和排序各方案。偏离靶心度越大，表明方案与群体偏好越偏离，因此被认为劣于那些偏离度较小的方案。这种评估方法有助于解决多目标群决策中的冲突，促进共识达成。 论文的实用性体现在通过实例分析展示了该方法的有效性。通过具体的计算和案例，读者能够理解如何应用这种方法解决实际的灰色多属性群决策问题，以及它在实际决策过程中的优越性。 这篇论文提供了一种创新的决策工具，对于处理不确定性高、信息模糊的多属性群决策问题具有重要的理论价值和实践指导意义。它强调了在灰色环境下的决策过程中考虑集体意见和个体差异的重要性，对于提升群决策的科学性和精确性具有显著作用。