模糊语言环境下的梯形模糊数群决策分析方法

"这篇论文研究了在模糊语言环境下，如何运用梯形模糊数处理心态指标的群决策方法。在多属性决策问题中，当属性权重和决策者权重信息不完整时，该方法引入心态指标，将模糊语言表示的决策矩阵转化为包含心态指标的新矩阵。通过构建Fuzzy线性规划模型，分别计算属性权重和决策者权重，并集成决策者的心态指标以确定群体风险态度。最终，结合群体风险态度和方案的群体评价值，对所有方案进行排序，证明了该方法的有效性、可行性和实用性。文章还引用了前人关于语言决策的研究，包括Bordogna、Herrera、徐泽水、陈侠、樊治平、巩在武和卫贵武的工作，这些研究为处理模糊语言信息提供了理论基础。" 这篇论文主要探讨了在模糊语言环境下的多属性决策问题，特别关注了梯形模糊数在心态指标群决策中的应用。模糊语言允许决策者使用如“优”、“良”、“中”、“差”等模糊术语来表达评价，这在面对难以精确量化的决策因素时尤其有用。论文中，作者提出了一个新的决策方法，该方法在属性权系数和决策者权系数不完全的情况下，引入了心态指标这一概念。 首先，梯形模糊数被用来表示决策矩阵中的模糊语言评价，这增加了决策的灵活性和准确性。然后，通过构造Fuzzy线性规划模型，可以在不完全信息条件下确定每个属性和决策者的相对重要性，即求解出属性权重和决策者权重。接着，对决策者的心态指标进行集成，形成群体风险态度，这反映了群体的整体决策倾向。最后，通过模糊集成计算方案的群体评价值，并依据这些值对所有方案进行排序，从而得出最优决策。 论文引用了先前的研究，如Bordogna等人使用语言术语评估方案性能，Herrera将语言信息转化为二元组，并提出了一些基于二元组的语言集成算子。其他研究者如徐泽水、陈侠、樊治平、巩在武和卫贵武则分别在模糊语言决策、语言判断矩阵一致性、梯形模糊数和二元语义转化、二元语义群决策以及灰色关联分析等方面做出了贡献。 通过实例分析，论文验证了所提方法在实际决策问题中的有效性和可操作性，强调了在处理模糊和不完全信息时，心态指标的引入能提高决策过程的合理性和可靠性。这篇论文为处理模糊语言环境下的复杂决策问题提供了一种新的、实用的工具，对理解和应用模糊语言决策有重要的参考价值。