多属性群决策方法：基于多粒度语言偏好矩阵的二元语义一致性处理

"本文介绍了一种基于多粒度语言偏好矩阵的多属性群决策方法，由国防科技大学信息系统与管理学院的张园林和匡兴华在2008年提出。该方法旨在解决决策专家以多粒度语言偏好矩阵形式表达偏好信息的群决策问题。" 在多属性决策分析中，决策者往往需要考虑多个相互关联的属性来评估和选择最优方案。当决策者使用非精确或模糊的语言来表达他们的偏好时，就需要一种能够处理这种不确定性的方法。张园林和匡兴华的方法正是针对这种情况，它引入了多粒度语言和二元语义的概念。 多粒度语言允许决策者使用不同级别的精度来描述偏好，例如，用“好”、“更好”和“最好”等模糊词汇。这种方法的优势在于它可以更自然地反映人的思维方式，因为人们在日常交流中经常使用这样的语言。然而，不同的粒度可能导致决策信息不一致，因此需要进行统一。 论文中提到的基本语言偏好集是作为多粒度语言一致化的参考集合，用于标准化不同粒度的信息。接下来，基于二元语义的一致化处理是关键步骤，它将各种粒度的语言偏好信息转化为相同粒度的二元语义形式，二元语义通常由“是”和“否”两个元素构成，可以表示模糊概念的两种对立状态。 二元语义的相关集结算子随后被用来集成各个决策专家的偏好信息。这个过程涉及到对所有决策者的偏好进行比较和整合，以得出一个综合的决策结果。通过这种方法，决策者们可以有效地集结他们的观点，从而做出更加一致和准确的群体决策。 最后，作者通过一个算例展示了该方法的有效性，证明了该决策方法在处理复杂、不确定的多属性决策问题时的能力。这种方法对于那些涉及多领域专家、需要处理模糊信息的决策场景具有较高的实用价值，比如项目评估、风险分析和政策制定等领域。 这篇论文提出了一种创新的多属性群决策方法，它利用多粒度语言和二元语义的一致化处理，提高了决策过程中处理模糊和不确定信息的效率和准确性。这种方法对于改善现实世界中的复杂决策过程有着重要的理论和实践意义。