二元语义群决策方法：T-WHA与T-CWHA算子的应用

"基于T-WHA和T-CWHA算子的二元语义多属性群决策方法是由卫贵武提出的，旨在解决具有语言评价信息的多属性群决策问题。该方法利用二元语义信息处理，创新性地设计了新的集结算子，包括二元语义加权调和平均(T-WHA)算子、二元语义有序加权调和平均(T-OWHA)算子和二元语义组合加权调和平均(T-CWHA)算子。这些算子有助于处理和集结语言属性值，以便进行更精确的决策分析。 在卫贵武的方法中，首先，通过T-WHA和T-CWHA算子对个体决策者的语言评价信息进行集成，以生成群体的综合评价信息。这种方法的核心是保留语言信息的原始语义，避免了信息损失和集结结果的不精确性。其次，根据二元语义信息的比较原则，对各个方案进行排序，以确定最佳决策方案。这种方法考虑了决策过程中的模糊性和复杂性，使得决策结果更加符合实际情况。 二元语义分析方法由Herrera教授在2000年提出，它弥补了传统方法的不足，特别是在处理语言评价信息时能更好地保持信息的完整性和准确性。文献中还提到了T-OWA和T-OWG算子，它们是二元语义分析方法的扩展，用于多粒度语言标度的多属性决策。 在实际应用中，这种方法通过一个具体的实例展示了其实用性和可行性。通过这样的决策过程，决策者可以更好地理解和比较不同方案，从而做出更为科学和合理的决策。此方法对于处理涉及多个因素且决策者意见以语言形式表达的复杂决策问题具有重要的理论和实践意义。 基于T-WHA和T-CWHA算子的二元语义多属性群决策方法提供了一种有效工具，用于整合和分析模糊、非精确的语言评价信息，为多属性群决策问题提供了新的解决思路。这种方法的创新性在于其对语言评价信息的精确处理，以及由此带来的决策质量的提升。"