二元语义一致性下的混合多属性灰关联决策方法

"这篇研究论文提出了一种基于二元语义一致性的混合多属性灰关联决策方法，旨在解决在指标权重未知的情况下进行复杂决策的问题。该方法特别关注于处理异质决策信息，即将不同类型的决策数据转化为统一的二元语义变量。通过离差最大化原理确定属性权重，并运用灰关联分析来对决策方案进行排序。实证分析以供应链中的供应商绩效评估为例，证明了这种方法的有效性和实用性，能为决策者提供清晰且全面的决策依据。" 在多属性决策分析（Multi-Attribute Decision Analysis, MADA）中，混合多属性决策问题是指涉及不同类型的属性（如定量、定性或半定量）的决策问题。在这种情况下，确定各个属性的相对重要性（即权重）往往具有挑战性。传统的决策方法可能难以适应这种复杂性，因此需要创新的方法来处理。 本文提出的基于二元语义一致性的灰关联决策方法，首先对决策信息进行一致化处理，将所有数据转换为二元语义变量。二元语义变量是模糊逻辑的一个概念，用于表示和处理不确定性和模糊性，它能够有效地捕捉非精确和非结构化的信息。 接下来，利用离差最大化原理确定属性权重。离差最大化是一种客观赋权方法，通过最大化属性值之间的差异来确定其重要性，从而避免了主观判断的影响。这种方法可以确保权重分配的合理性，使得决策过程更为公正。 灰关联分析是灰色系统理论的一部分，用于衡量两个序列之间的相似程度。在这个决策框架中，灰关联度被用来评估各个决策方案与理想解之间的接近程度，从而进行方案的排序。这种方法的优势在于它可以处理含有缺失信息或不确定性的数据，对于混合属性决策问题尤其适用。 论文通过供应链中供应商绩效评估的实例展示了该方法的应用。结果表明，该方法不仅操作简便，而且能够提供丰富的决策信息，帮助决策者更好地理解和比较不同的供应商，从而做出明智的选择。 总结来说，这篇研究为混合多属性决策问题提供了一个新的解决途径，结合了二元语义一致性、离差最大化和灰关联分析，有效地解决了权重未知和信息异质性的问题，对于复杂决策场景有着重要的理论和实践价值。