残缺判断矩阵的群决策方法：连续区间数据运算

"该文研究了基于不同类型残缺不确定判断矩阵的群决策方法，通过定义连续区间数据有序加权几何(C-OWG)算子和连续区间数据有序加权平均(C-OWA)算子，将不同类型的残缺判断矩阵转化为残缺期望值互补判断矩阵，从而提供了一种新的群决策方案。文章通过实例验证了这种方法的有效性。" 在群决策领域，考虑现实世界的复杂性和不确定性，常常会遇到不同类型的数据残缺情况。本文由徐泽水教授提出，深入探讨了如何处理这些残缺不确定判断矩阵。首先，文章定义了一系列的残缺不确定判断矩阵概念，这些矩阵反映了决策者在评估选项时的不完整信息或模糊判断。矩阵中的元素可能包含连续区间的数值，增加了决策过程的复杂性。 为了解决这一问题，作者引入了一个创新的运算工具——连续区间数据有序加权几何(C-OWG)算子。C-OWG算子是一种处理连续区间数据的新型运算方法，它考虑了数据的顺序和权重，能有效集成不确定性和不完整性。同时，C-OWA算子也被应用到转换过程中，这是一个广泛应用的加权平均运算，特别适合处理有序信息。 通过C-OWA算子和C-OWG算子的组合运用，不同类型和状态的残缺不确定判断矩阵可以被统一转换为残缺期望值互补判断矩阵。这种转化过程使得不同来源的判断数据能够在同一框架下进行比较和综合，简化了决策的计算和分析。这种转换方法是关键，因为它允许决策者在面对不完整和不确定信息时做出更为合理的集体决策。 最后，作者通过一个实例展示了所提出的群决策方法的实际应用和效果，证明了这种方法在处理复杂、不确定的决策问题时的可行性和有效性。这种方法对于解决现实世界中广泛存在的数据不全和信息模糊的决策问题具有重要的理论价值和实践意义。 关键词涉及的方面包括群决策、残缺不确定判断矩阵、C-OWA算子、C-OWG算子和期望值，这些都属于决策科学的核心概念，对于理解和实施复杂决策过程至关重要。通过这种方法，决策者可以更准确地整合各种因素，提高决策质量。