前景理论与毕达哥拉斯模糊-ELECTRE在多属性决策中的融合方法

本文主要探讨了一种创新的多属性决策方法，名为"基于前景理论的毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言ELECTRE决策模型"。该研究由赵晓冬、王飞和张妮三位作者在《控制与决策》杂志2020年9月刊上发表，重点关注在属性权重已知且属性值采用毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言变量的决策环境中，如何更有效地处理决策问题。 首先，研究者定义了毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言集，包括一个适用于这种特殊语言形式的得分函数，用于量化决策对象的表现；同时，提出了距离测度和运算法则，以确保在处理模糊和犹豫元素时的精确性。毕达哥拉斯犹豫模糊不确定语言集是基于毕达哥拉斯数系的一种扩展，它能更好地表达决策者对不确定性信息的主观评估。 接下来，论文引入了前景理论这一经济学中的决策理论，它考虑了决策者的风险偏好和损失厌恶心理。通过构建前景价值矩阵，将传统的ELECTRE（排除最大最小方法）算法应用于此环境，分别得到了一致矩阵和矛盾矩阵。进一步，通过对这些矩阵进行转化，建立了前景优/劣势判断矩阵，这有助于评估各备选方案相对于决策者期望的优劣。 在确定决策方案排序的过程中，总优/劣势值起到了关键作用。通过这种方法，可以客观地反映每个方案在满足决策者风险偏好的情况下，其综合性能。作者通过实际案例分析来验证新方法的有效性和可行性，并将其与传统ELECTRE法进行了对比，证明了该方法在处理犹豫模糊不确定语言变量时具有显著的优势和实用性。 此外，文章还提及了其他相关研究，如毕达哥拉斯犹豫模糊集的测度、基于前景理论的犹豫模糊TOPSIS决策方法、证据理论和前景理论结合的犹豫-直觉模糊语言决策、基于Pythagorean不确定语言的扩展VIKOR群决策，以及基于Choquet积分的直觉不确定语言信息集结算子及其应用，这些内容展示了该研究领域内的研究进展和多元化的技术应用。 这篇文章提供了一个结合前景理论和ELECTRE方法的独特框架，适用于处理多属性决策问题，特别适合于决策者面对犹豫和模糊信息的情况。这不仅提升了决策的准确性和实用性，也为模糊系统和决策分析理论的研究贡献了新的视角。