云模型在语言评价多属性群决策中的应用

"该研究探讨了在多属性群决策中如何处理含有语言评价信息的问题，提出了基于云模型的决策方法。通过云模型来表达决策者的自然语言评价，利用云的语气运算来表示属性权重和决策者影响力。进一步，研究采用了浮动云进行偏好集结，并依据云模型的相对距离对方案进行排序和优选，旨在充分考虑评价的模糊性和随机性，提高决策的客观性。该研究涉及群决策、偏好集结、云模型和浮动云等相关概念，且属于2005年的一篇学术论文，可能与国家自然科学基金项目和黑龙江省发展信息产业专向资金导向计划项目有关。" 这篇研究主要关注的是在多属性群决策中的决策过程，特别是当决策者使用非精确的语言评价信息时的处理方法。多属性群决策通常涉及多个标准或属性以及多个决策者，每个决策者可能对这些属性有不同的偏好。在实际决策中，人们往往用自然语言来表达他们的评估，如“好”、“一般”或“差”，这些语言评价包含了模糊性和不确定性。 云模型是一种用于模拟和处理模糊和随机信息的理论工具，它能够将自然语言转换为数学形式，便于计算和分析。在这项研究中，云模型被用来表示决策者对各个属性的评价，同时，通过云的语气运算确定属性和决策者的权重。语气运算允许对语言评价的强度和方向进行量化，从而更准确地反映出决策者的偏好。 接着，研究引入了浮动云的概念来进行偏好集结。浮动云是云模型的一种变体，它可以捕捉到不同决策者之间的偏好差异并将其聚合起来。通过比较不同云模型之间的相对距离，可以对所有方案进行排序和优选，这种基于云模型的距离度量方法有助于减少主观性，提高决策的客观性和可靠性。 这项研究提供了一种有效的方法来处理多属性群决策中的语言评价信息，克服了传统决策方法难以处理模糊和不确定性的局限。通过云模型和浮动云的运用，决策过程能够更准确地反映决策者的意图，并能够处理复杂的语言评价信息，这对于实际决策支持系统的设计和开发具有重要意义。