三角模糊数在多指标语言决策中的应用

"一种多指标语言决策方法 (2004年)，该方法解决了在指标权重信息和指标值信息不完全情况下的多指标语言决策问题。研究者通过将决策者的指标权重语言信息转化为三角模糊数，提出了一种确定指标权重的方法。同时，利用三角模糊数描述决策者提供的指标值语言信息，提出了一种基于指派问题的多指标语言决策算法。这种方法为决策者在处理语言决策时提供了理论支持。文章通过实例验证了该方法的可行性和实用性。" 在多指标决策分析中，当决策信息准确无误时，可以轻松地应用现有决策技术。然而，在实际场景中，由于各种不确定性，如估算误差或偏好信息的模糊性，决策信息往往并不精确。针对这种情况，该研究关注的是决策者提供的指标权重和值信息不完整的情况。 文章首先引入了三角模糊数的概念，用于表达决策者对指标权重的语言描述。通过这种方式，研究人员开发了一种新的指标权重确定方法，该方法基于决策者提供的语言信息，并利用排序指标模型进行权重计算。 接着，研究进一步扩展到指标值的处理，同样采用三角模糊数来表示不完全的指标值信息。借鉴了指派问题的思路，提出了一种在信息不全情况下的多指标语言决策方法。这种方法允许在不确定性环境下，通过解决指派问题来辅助决策者做出更符合实际情况的选择。 论文还提到了一些先前的研究工作，如区间数表示的多指标决策问题、模糊比较判断的三角模糊数表示以及确定信息下的指派问题解决供应商选择的方法。这些前人的研究成果为本文提出的新方法奠定了基础。 最后，通过一个具体的案例分析，论文展示了所提出的决策方法在实际问题中的应用和效果，证明了该方法的有效性和实用性。该研究对于理解和处理现实世界中的不确定性和模糊性决策问题具有重要的理论与实践价值。 关键词涉及：多指标语言决策、指派问题、三角模糊数、排序指标模型和语言变量。文章属于自然科学领域的研究，发表于东北大学学报（自然科学版），由胡乐江、潘德惠、高峻峻和李冰共同完成，得到了辽宁省科技厅的资助。