区间二元语义下的2TLCGPOWA算子在不确定多属性群决策中的应用

本文主要探讨了"2TLCGPOWA算子及其在多属性群决策中的应用"这一主题，它建立在集对分析理论的基础之上，针对的是决策过程中属性值和权重的不确定性问题。在现实生活中，由于客观事物的复杂性、不确定性，以及决策者的主观性，专家往往无法提供确切的数值评价，而是倾向于使用区间自然语言的形式来表达。因此，研究如何处理这种区间二元语义评价信息，成为了多属性群决策领域的一个重要课题。 论文首先回顾了多属性群决策的基本概念，即多个专家针对具有多个属性的候选方案进行排序和选择的问题。当属性值和权重是确定的实数或清晰的语言评价时，已有相对成熟的方法可以解决。然而，二元语义的引入为处理不确定性提供了新的视角。西班牙学者Herrera等人提出的二元语义是一种创新的方法，它能够有效地描述语言评价信息，使得决策过程更具包容性和灵活性。 在这样的背景下，作者定义了二元语义联系变量，并给出了其相应的运算法则，这是构建区间二元语义环境下的决策模型的关键步骤。接着，他们提出了2TLCGPOWA算子，这是一种综合考虑了多属性群决策中不同因素的决策算子，它在处理不确定性评价信息时，能更好地平衡决策的精确性和灵活性。 该论文的核心贡献在于提出了一种基于2TLCGPOWA算子的不确定多属性群决策方法，这种方法特别适用于决策矩阵元素为区间二元语义变量且属性权重未知的情况。这种方法的优势在于，它既能处理模糊的、主观的评价信息，又能考虑到不同属性之间的关联性，从而得出更为合理的结果。 为了验证方法的有效性，论文以某大学教师的任职和晋升考核为例进行了实证分析。通过比较和分析使用传统方法与新方法处理后的决策结果，展示了基于2TLCGPOWA算子的方法在实际决策问题中的可行性和有效性。 这篇论文不仅拓展了多属性群决策理论，引入了二元语义和2TLCGPOWA算子，还为处理不确定性和模糊性评价信息提供了一种创新的决策框架。这对于提高实际决策过程的准确性和实用性具有重要的理论价值和实践意义。