二元语义群决策方法：T-OWA与T-IOWA算子的应用

"该文提出了一种基于T-OWA和T-IOWA算子的二元语义多属性群决策方法，旨在处理具有语言评价信息的决策问题。作者卫贵武介绍了新提出的二元语义诱导的有序加权平均(T-IOWA)算子，用于语言属性值的集结运算，并结合T-OWA算子，形成一种群决策方法。这种方法通过语言信息的集结，得到方案的综合评价，最终实现方案的排序。文中还提及了二元语义分析方法能有效避免信息损失和集结结果的不精确性，同时提到了二元语义有序加权平均(T-OWA)算子在多粒度语言标度决策分析中的应用。此外，文章提供了一个实例来验证所提方法的可行性和实用性，涉及的关键词包括群决策、算子理论和二元语义分析。" 在多属性群决策中，当决策者对各属性的评估采用模糊语言形式时，如何有效地处理这些信息成为关键。传统的处理方式，如将语言评价转化为模糊数或直接操作语言符号，都有其局限性，可能丢失信息或导致结果不精确。Herrera教授提出的二元语义分析方法则为这一问题提供了新的视角。 卫贵武在文章中提出的T-IOWA算子是对IOWA算子的扩展，适用于二元语义环境。这种算子能够更好地处理语言评价信息，尤其是在群决策中，能够通过加权平均的方式集结个体决策者的评价，得到更为精确的群体决策结果。T-IOWA算子的特性分析表明，它能够保留更多的原始信息，减少信息损失，提高决策的精确度。 T-OWA算子和T-IOWA算子结合使用，使得决策过程更加灵活和适应性强。它们允许决策者使用自然语言描述的偏好，然后通过算子转换为数值，用于比较和决策。这种方法特别适合处理那些难以量化或者主观性强的决策问题，例如在不确定、模糊或者复杂环境中进行的决策。 通过实例分析，作者展示了所提方法如何应用于实际决策问题，验证了其有效性和实用性。这种方法不仅可以帮助决策者更准确地理解复杂情境下的语言评价信息，还能提供一个清晰的决策路径，有助于决策者做出更符合集体意愿的选择。 基于T-OWA和T-IOWA算子的二元语义多属性群决策方法是模糊语言评价信息处理的一个重要进展，为多属性群决策提供了一种新的工具，具有广阔的应用前景。这种方法对于那些需要处理非精确信息的领域，如管理决策、项目评估、风险分析等，具有重要的理论和实践价值。