证据推理与二元语义的多准则语言群决策方法

"王坚强提出的多准则纯语言群决策方法，主要应用于处理群决策中的不确定性和模糊性，尤其在权系数信息和方案的准则值可能是确定的语言等级、介于两个等级之间，甚至缺失的情况下。该方法结合了证据推理算法和二元语义理论，旨在解决多准则决策问题。 王坚强，中南大学商学院教授，研究领域包括决策理论与应用、风险管理与控制、物流管理和信息管理。他提出的方法首先利用证据推理算法对决策者的权系数和方案在各准则下的价值进行集成处理。证据推理是一种处理不确定性和不完整性信息的有效工具，能够处理部分信息和冲突情况。 在该方法中，方案的评估值被表示为语言等级，这允许决策者用自然语言来表达他们的判断。对于位于两个语言等级之间的模糊信息，该方法提供了一种处理方式。同时，如果信息缺失，方法也能通过一定的推理机制来弥补这一不足。 接着，二元语义理论被用来对方案进行语言集结，这是一种将语言评价转化为数学形式的方法，便于计算和比较。通过这种方式，可以量化决策者对方案的偏好，即使这些偏好是用非精确的语言表述的。 然后，该方法利用方案与理想方案的二元语义距离来衡量方案的优劣，理想方案通常被视为所有可能方案中的最优状态。此外，群体集成信息也被纳入构建的非线性规划模型中，以更全面地反映群体决策的多样性。 为了求解这个优化模型，王坚强采用了遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，能有效地搜索解决方案空间，找到满足条件的最优解。通过这种方法，可以得到方案的最终排序，即决策结果。 最后，通过对实际问题的应用，该方法的可行性和有效性得到了验证。实例分析展示了即使在信息不完整或模糊的情况下，该决策方法也能有效地帮助决策者做出合理的选择。 关键词：群决策，多准则决策，证据推理，二元语义，语言评价。" 这篇摘要介绍的是一种创新的决策方法，它在处理复杂和模糊的决策环境时表现出了强大的适应性，特别适合于那些信息不完全或难以精确量化的场景。通过综合运用证据推理、二元语义和遗传算法，该方法为解决多准则群决策问题提供了有效工具。