加权不平衡语言Bonferroni算子在多属性群决策中的应用

"基于加权不平衡语言Bonferroni算子的多属性群决策" 本文主要研究的是在处理多属性群决策问题时，如何在不平衡语言评价信息环境下进行有效的决策。不平衡语言指的是在决策过程中，评价信息可能在不同层面或维度上存在显著的差异，这增加了决策的复杂性。为了解决这个问题，作者提出了一种新的多属性群决策方法，该方法基于加权不平衡语言Bonferroni集结算子。 首先，文章引入了二元语义表示模型和语言层次的概念，这使得能够将不平衡语言评价信息转化为多层次语言评价信息，反之亦然。这种转化有助于更好地理解和处理具有不同强度或模糊性的语言评价数据。 接着，作者定义了加权不平衡语言Bonferroni(WULB)集结算子，这是一种特殊的集成运算方法，用于整合多个决策者的意见。Bonferroni算子通常用于处理概率分布的集合，而在这里，它被扩展到处理不平衡语言信息，通过加权方式考虑每个属性的重要性和决策者的偏好。文章还证明了WULB算子具有优良性质，如幂等性、单调性和一致性，这些性质确保了决策过程的合理性。 考虑到实际决策中属性之间的相互影响，文章进一步提出了基于WULB算子的多属性群决策方法。这种方法考虑了属性间的交互效应，使得集成结果更加符合实际情况，提高了决策的准确性和可信度。 文章最后通过一个实例分析验证了所提方法的有效性和可行性，表明在不平衡语言环境下，该方法能有效地处理多属性群决策问题，为决策者提供可靠的决策支持。 这篇研究论文对于理解和解决实际决策问题中的语言评价信息不平衡现象具有重要意义。它提供了一种新的理论工具，有助于决策者在面对复杂、模糊和多变的决策环境时做出更为科学和合理的判断。这种方法可以广泛应用于管理、经济、工程等领域，特别是在需要处理模糊和不确定信息的多因素决策场景中。