二元语义群决策分析：ET-WA与ET-HWA算子的应用

"基于ET-WA和ET-HWA算子的二元语义多属性群决策方法，卫贵武，重庆文理学院经济与管理系，文章探讨了在多属性群决策过程中，如何处理属性值和权重值都是语言评价信息的情况。文章提出了一种新的决策分析方法，包括扩展的二元语义混合加权平均(ET-HWA)算子和基于ET-WA算子的群决策方法。这种方法通过对语言信息的集结运算，确定方案的群体综合评价，进而实现方案的排序。文章通过实例分析验证了方法的有效性和实用性，主要关键词涉及群决策、ET-HWA算子、二元语义和集结运算。" 在多属性决策分析（MCDM）中，当决策者的评价信息以模糊语言形式给出时，如“好”、“一般”、“差”等，就需要专门的方法来处理这种二元语义信息。卫贵武的研究针对的就是这类问题，旨在提高决策的准确性和效率。他提出的新算子ET-HWA扩展了传统的二元语义分析，使得语言属性值和权重值可以在集结运算中更加精确地融合。 ET-HWA算子是一种集结运算工具，它能够处理不同决策者的意见，将个体的模糊语言评价转换为群体决策的结果。该算子考虑了语言评价集的顺序和特性，避免了信息损失和集结结果的不精确性。通过这种方式，决策者可以更好地理解和比较不同的决策方案。 另一方面，ET-WA算子则用于处理属性值为语言评价信息的情况。这两种算子结合起来，可以全面评估每个方案的群体综合评价，然后依据二元语义信息的比较原则，对所有方案进行排序，以找出最佳选择。 文献引用了前人的工作，如Herrera教授提出的二元语义加权平均(T-WA)和二元语义有序加权平均(T-OWA)算子，以及后续的二元语义混合加权平均(T-HWA)算子。这些算子构成了二元语义分析的基础，而卫贵武的ET-HWA算子是对这一领域的进一步拓展和完善。 实例分析部分证明了所提方法在实际应用中的可行性和有效性，表明这种方法对于处理复杂模糊环境下的群决策问题具有显著优势。该研究为处理语言评价信息的多属性群决策提供了一个新的工具，有助于在不确定性和模糊性环境下做出更科学、更符合实际的决策。