二元语义下的广义优序法在语言型多属性群决策中的应用

"基于广义优序法的语言型多属性群决策方法" 在多属性决策分析(Multiple Attribute Decision Analysis, MADA)中，决策者经常需要处理包含多种属性和语言评价信息的问题。传统的决策方法可能无法有效地处理这些复杂情况，因此需要发展新的决策策略。本文提出的“基于广义优序法的语言型多属性群决策方法”就是为了应对这个问题。 广义优序法（Generalized Precedence Ordering Method, GOPM）是对传统优序法的扩展，它允许处理更复杂的比较信息，尤其是在处理模糊或不确定的数据时。在这个方法中，评价信息不再是简单的数值，而是用语言表达，如“好”，“更好”，“最好”等，这种语言评价信息更符合人类的决策习惯。为了将这些语言评价转化为可计算的形式，研究者引入了二元语义（Dual Semantic）的概念。二元语义是近年来在模糊逻辑和粗糙集理论等领域中的一个新兴工具，它可以更精确地捕捉语言评价的含义，避免信息的损失和扭曲。 该方法首先将语言评价信息转化为二元语义表示的广义优序数，这是一种量化语言评价的新方法。接着，通过分析各方案的广义优序数偏差，可以求得各个属性的权重。这种方法的创新之处在于，它利用方案广义优序数的偏差最大化思想来确定属性的重要性，这有助于揭示各属性对总体决策的影响程度。 在求解属性权重之后，决策者可以综合考虑所有属性，找到最优的决策方案。由于该方法对语言信息的精确处理，以及其简明有效的算法设计，它在实际应用中具有较高的适用性。文章通过风险投资案例的分析，验证了所提出方法的有效性和实用性，证明了其在解决现实世界决策问题时的简洁性和准确性。 这个方法为处理含有语言评价信息的多属性群决策问题提供了一个强大而灵活的工具，特别是在面临模糊和不确定信息时，能够帮助决策者做出更为科学和合理的判断。这种方法不仅适用于学术研究，也对实际的管理决策有着重要的指导价值。