二元语义群决策新方法：T-WG与DT-OWG算子应用

"卫贵武在【标题】《基于T-WG和DT-OWG算子的二元语义群决策方法》中，针对多属性群决策问题中普遍存在且以模糊语言形式表达的决策者偏好，提出了创新的决策策略。文章的核心内容集中在二元语义信息的处理上。 首先，作者引入了有序加权几何(T-OWG)算子，这是一种用于整合二元语义信息的工具，它强调了信息的有序性和加权性。T-OWG算子允许对被集结的二元语义进行精确处理，但它也考虑到了可能出现的错误或偏见，通过赋予这些不准确信息较低权重，降低了不公平性对决策结果的影响。 接着，卫贵武提出了依赖型二元语义有序加权几何(DT-OWG)算子，这是对T-OWG算子的扩展，其权重不仅依赖于二元语义本身，还考虑了语义之间的关联性，进一步提高了决策的精度和有效性。相比于传统的语言信息处理方法，这种新型算子能够更好地保留和利用语言信息，减少信息扭曲和损失。 文章的群决策方法结合了T-WG和DT-OWG算子，旨在更准确地处理语言评价信息，形成更为精确的群决策结果。这种方法避免了将语言评价转化为模糊数或直接符号处理时可能存在的局限性，能更有效地反映决策者的主观判断和偏好。 最后，作者通过实例分析展示了这一方法的实际应用效果，证明了其在处理具有语言评价信息的群决策问题上的优势。这篇研究对于理解和改进多属性群决策过程中的语言评估具有重要意义，也为后续的研究提供了新的视角和方法论。 这篇文章的主要贡献在于开发了有效的二元语义处理工具，以及一种新的群决策框架，这对提高群决策的精确性和公平性有着积极的推动作用。"