基于云模型的DEMATEL方法：多属性决策中权重计算的创新策略

本文研究的焦点是“基于云模型的DEMATEL方法在多属性决策中的应用”。在多属性决策（MADM）背景下，传统的权重确定方法如客观赋权法（如目标规划、离差最大化、熵权法等）、主观赋权法（如判断矩阵法、估计值法）以及混合赋权法（如方差最大赋权法）存在局限性。这些方法要么过于客观，忽视了决策者对属性的主观理解，要么过分依赖专家的个人偏好。 作者提出了一种创新的方法，即利用云模型来解决这个问题。云模型是一种数学工具，它能有效地处理不确定性，将决策专家的自然语言偏好表征转化为定量的决策信息。这种方法将复杂系统的思维融入其中，考虑了属性权重之间的复杂关联关系，这在实际决策中是非常关键的，因为它能够更准确地反映专家的认知和偏好，提高决策的科学性和客观性。 在云模型的基础上，结合DEA（Delphi Method for Technology Envelopment Analysis，技术评价法）或DEMATEL（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，决策试验与评估实验室法）等决策分析工具，该研究旨在通过量化专家的主观意见，生成更为合理和一致的属性权重。这种方法的优势在于它既能利用已知的数据，又能够反映出决策者的主观判断，从而提升决策的精度和有效性。 通过案例验证，文章表明了这种方法在实践中具有较强的可操作性，能够在多属性决策中提供更为合理和实用的解决方案。这对于解决现实世界中复杂的决策问题，特别是在属性权重不明确或权重之间存在关联性的情况下，具有重要的理论价值和实际应用价值。 这篇论文不仅提出了一个新的计算属性权重的框架，还强调了在多属性决策过程中考虑专家主观意见的重要性，为改进现有赋权方法提供了新的视角和工具。这对于提高决策的效率和质量，特别是在信息不确定和权重复杂的情况下，具有显著的推动作用。