模糊语言TOPSIS决策：基于对象-语言值矩阵的新方法

"该文提出了一种基于对象-语言值决策矩阵的模糊语言TOPSIS决策方法，旨在解决模糊语言决策中的明晰、部分未知及犹豫情况。通过对比现有的模糊语言决策矩阵，文章介绍了对象-语言值决策矩阵的优势，并结合经典TOPSIS方法，提出了正负理想解的确定方法以及伪距离和贴近度的计算方法。此外，基于2-元组语言表示模型，文章进一步构建了模糊语言TOPSIS决策框架，并通过实例分析证明了新方法的有效性。" 在决策领域，模糊语言决策方法因其能够处理不确定性和模糊性而备受关注。传统的模糊语言决策方法主要依赖于决策矩阵，但它们可能无法充分表达决策者在评价时的复杂情感和不确定性。本文作者提出了“对象-语言值决策矩阵”，这种新的表示法能更好地捕捉决策专家对各个决策属性的评价，特别是在处理评价信息部分未知或决策者犹豫不决的情况时，展现出显著的优势。 文章借鉴了经典的TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）决策方法，这是一种多准则决策分析工具，用于确定最接近理想解决方案的选项。在模糊语言环境下，作者给出了基于对象-语言值决策矩阵的正负理想解的确定步骤，以及计算备选对象与这两个理想解之间伪距离和贴近度的方法。伪距离衡量了对象与理想解之间的差异，而贴近度则反映了对象接近理想解的程度。这些概念对于理解和应用模糊语言TOPSIS决策方法至关重要。 此外，文章利用2-元组语言表示模型来进一步深化模糊语言决策过程。2-元组语言模型能够更精确地表示模糊语言值，从而提高决策的精度和可靠性。作者将这一模型应用于提出的决策方法中，以生成更为准确的决策结果。 通过对实际案例的分析以及与已有模糊语言决策方法的比较，文章展示了所提方法在克服传统方法局限性方面的有效性。这表明，基于对象-语言值决策矩阵的模糊语言TOPSIS决策方法是一种有力的工具，适用于处理复杂和模糊的决策问题，特别是在存在不同程度不确定性和模糊性的环境中。 总结来说，这项研究为模糊语言决策提供了一个新的视角和实用工具，不仅丰富了模糊决策理论，也为实际决策问题提供了更为灵活和适应性强的解决方案。