灰色关联分析法解决序区间偏好群决策问题

"求解序区间偏好信息群决策问题的灰色关联分析法"是由卫贵武提出的，针对实际群决策过程中成员可能提供的模糊或不确定的序区间偏好信息，设计了一种决策方法。这种方法借鉴了传统的灰色关联分析原理，旨在处理群决策中遇到的复杂情况，特别是当成员对方案的评价存在多种可能性排序时。 该研究的核心在于利用距离公式计算每个方案与正、负理想方案之间的关联度。正理想方案代表最优选择，负理想方案则代表最差选择。通过计算每个方案的关联度，可以进一步确定它们相对于正理想方案的相对关联度，从而实现方案的排序。这种方法的优势在于它简单易懂，计算过程直观，适用于群决策的实际情况。 相比于其他基于整数规划、互反判断矩阵转换或Borda法等解决序区间偏好问题的方法，灰色关联分析法因其概念清晰和计算便捷而受到青睐。作者还提到，灰色关联分析法在多属性决策领域有着广泛的应用，并且在本文中将其扩展到了序区间环境，使得该方法在处理这类决策问题时更具适应性。 文章首先回顾了一些预备知识，包括基本的定义和假设，强调了序区间的特点以及灰色关联分析法的基础理论。接着，作者详细介绍了灰色关联分析法在解决群决策问题的具体步骤，包括如何处理和转化序区间偏好信息，以及如何通过关联度计算得出最终的决策结果。 最后，作者通过一个具体的数值例子来验证和展示这种方法的有效性。实例分析表明，这种方法在处理序区间偏好信息的群决策问题上取得了满意的结果，证明了其实用性和有效性。 "求解序区间偏好信息群决策问题的灰色关联分析法"提供了一个新颖且实用的决策工具，对于解决实际决策场景中的模糊性和不确定性具有重要意义。通过结合灰色关联分析和序区间偏好信息，该方法为群决策问题的解决开辟了一条新的途径。"