基于语言评价的群决策新TOPSIS方法及其有效性研究

群决策中基于语言评价信息的TOPSIS方法（2004年）是一篇针对群体决策过程中决策者倾向于使用非定量语言表达其偏好情况而提出的一种创新决策分析工具。该研究主要关注如何将语言决策矩阵转换为可操作的规范决策矩阵，以便于处理模糊和不确定的信息。 首先，作者遵循传统的TOPSIS方法框架，将语言描述转化为具有定量含义的决策矩阵。这一过程涉及对有序语言短语集进行量化，即通过建立变量转换关系，将语言评价表达的优劣程度转化为数值形式，形成与原始语言决策矩阵等效的“导出”决策矩阵。这个步骤的关键在于确保语言的语义一致性被准确地转换成量化指标，以便进行有效的数学运算。 接着，使用算术加权平均算法对导出决策矩阵进行群的集结，这是为了整合所有决策者的集体意见，形成群体决策。这种算法考虑了决策者的权重，使得最终结果能反映出群体的整体偏好。 在计算阶段，方法构建了理想点和负理想点，这两个点分别代表了最佳和最差的理想状态。通过对每个方案的相对接近度进行计算，可以评估每个方案相对于理想点的距离，从而确定最优解决方案。这种方法的优势在于它既考虑了方案本身的优缺点，也考虑了它们与理想状态的差距。 最后，作者通过一个实际案例来验证新提出的TOPSIS方法的有效性和实用性。案例分析显示，该方法在处理语言决策问题时，不仅简化了复杂的计算过程，而且能够提供清晰的决策依据，有助于提升群体决策的效率和准确性。 这篇论文在群决策理论领域做出了重要贡献，为处理语言评价信息提供了更为简便且有效的决策分析工具，对于解决实际问题中的不确定性具有重要的应用价值。