前景理论视角下的犹豫二元语义灰关联群决策

"基于前景理论的犹豫二元语义灰关联群决策法是解决多属性群决策问题的一种新方法，它结合了前景理论和灰色关联分析，用于处理专家权重和属性权重未知的情况，以及偏好信息表现为犹豫二元语义的形式。文章首先介绍了如何通过矩阵拉直运算和灰色关联分析来确定专家的相对权重，以及如何运用偏差最大化法确定属性权重。接着，建立了犹豫二元语义元的比较机制，并基于此确定了决策矩阵中的正负理想方案。随后，利用前景理论与灰色关联度，构建了在犹豫二元语义环境下的前景价值函数，计算出各方案的收益损失比值，从而对所有候选方案进行排序。最后，通过一个投资决策实例验证了该方法的可行性和实用性。" 本文的研究主要集中在多属性群决策问题上，其中决策信息具有犹豫二元语义的特点，即决策者在评价方案时可能对多个值犹豫不决。在这样的背景下，传统的决策方法难以准确地反映出决策者的模糊和不确定偏好。因此，研究者提出了一种创新的决策方法，该方法融合了前景理论和灰色关联分析。 前景理论是行为决策理论的一部分，它描述了人们在面对不确定情境时如何评估风险和收益，尤其是在损失和收益的相对感知上。在本文中，前景理论被用来构建价值函数，以衡量各个方案的潜在收益和损失，这对于理解和预测决策者的行为至关重要。 灰色关联分析则是一种评估数据序列相似性的方法，它可以帮助识别出在一系列复杂数据中哪些元素最接近或最远。在本文的决策过程中，灰色关联分析被用来确定专家权重，即根据专家的意见一致性来量化他们的影响力，同时也用于确定属性的相对重要性。 矩阵拉直运算是一种数据处理技术，用于将多维数据转换成一维形式，便于后续的分析。在这个方法中，矩阵拉直运算帮助简化了专家权重的计算过程。 在犹豫二元语义环境下，决策者可能对每个属性给出一个犹豫区间，而非单一的值。为此，文中提出了比较犹豫二元语义元的方法，以确定最优和最差的方案，这些方案作为决策的参照点。 最后，通过一个具体的投资决策案例，作者证明了所提方法的有效性。这种方法能够有效地处理不确定性，提供了一种更贴近实际决策过程的工具，对于那些面对复杂、模糊和不确定信息的决策者来说，具有很高的实用价值。