概率语言术语在多属性群体决策中的应用与集成方法

本文主要探讨了多属性群体决策中的概率语言术语集，针对在定性决策环境中，人们在表达偏好时可能同时考虑多个具有不同权重的语言术语（这些权重通常表现为概率分布）。在实际应用中，完全提供这种概率分布往往困难重重，且可能存在不确定性或信息不完整的情况。 首先，作者提出了一个创新的概念——"概率语言术语集"，这是一种处理多维度决策问题的方法，它允许决策者对不同的评价标准和表述进行灵活、不确定性的量化。在这一框架下，每个语言术语被赋予一个相应的概率值，反映了其在决策过程中的重要性和可信度。 研究中，作者关注的是如何有效地整合和处理这些概率语言术语，以确保决策的合理性和一致性。他们特别提到了多属性群体决策（Multi-Attribute Group Decision Making, MGD）的背景下，如何通过综合运算（如模糊集、粗糙集、证据理论等）来聚合这些带有概率的语言表述。其中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）算法被作为一种可能的工具，用于评估和排序备选方案，即使在面对不确定性时也能提供一种相对最优的选择。 此外，论文还讨论了不同的聚合运算符在处理概率语言术语时的作用，它们能够将个体决策者的主观判断转化为客观的决策结果。这些运算符包括加权平均、模糊运算、证据合成等，它们在处理混合不确定性和量化偏好时展现出不同的优势和适用场景。 最后，作者指出，该研究的目的是为了提高决策效率和准确性，并减少因信息不完全而带来的决策偏差。通过引入概率语言术语集，研究者期望能够更好地处理复杂且具有不确定性的多属性群体决策问题，为实际应用提供理论支持和实用方法。 这篇《信息科学》期刊上的研究论文深入探讨了在多属性群体决策中如何运用概率语言术语，并提出了一种新颖的决策模型和运算策略，旨在解决定性决策中的模糊性和不确定性问题。对于那些处理复杂决策环境的专业人士，如商业管理、经济分析或信息技术领域，理解和掌握这些概率语言术语集及其应用具有重要意义。