不确定语言多属性群决策：扩展VIKOR方法

"基于扩展VIKOR的不确定语言多属性群决策方法" 在多属性决策分析(Multiple Attribute Decision Analysis, MADA)中，当决策环境充满了不确定性时，传统的决策方法可能会失效。针对这种情况，该研究提出了一种新的决策方法，特别适用于处理不确定语言多属性群决策问题。这种方法结合了扩展的VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) 法和二元语义表示模型。 VIKOR是一种多准则决策分析工具，它侧重于找到最优的折衷解，即在各个准则下尽可能接近所有备选方案的最优解。在传统的VIKOR方法中，决策者需要确定每个方案在各个属性上的评分。然而，在不确定环境中，这些评分可能以模糊、粗糙集或语言形式出现，增加了决策的复杂性。因此，扩展的VIKOR方法旨在适应这种不确定性，尤其是处理不确定语言信息。 研究中，作者首先介绍了二元语义表示模型，这是一种用于表示和操作模糊概念的数学工具。在不确定语言环境下，二元语义表示模型被用来定义不确定语言短语的运算规则，如加法、减法、乘法和除法，以及计算它们之间的距离。通过这些运算规则，专家提供的不确定语言评价信息能够被有效地集结和处理。 接着，考虑到属性可能具有效益型（越高越好）和成本型（越低越好）的特性，研究者分别定义了正理想点和负理想点。正理想点代表了所有属性的最佳可能值，而负理想点则表示最差的可能值。在不确定语言环境下，这两个理想点的定义对于比较和排序决策方案至关重要。 在定义了运算规则和理想点之后，扩展的VIKOR方法被应用到不确定语言环境中。这种方法可以计算每个方案的接近度，包括Q（靠近理想解的程度）、S（远离反理想解的程度）和R（对最好方案的相对位置）。这些指标综合考虑了各个方案的优劣程度，从而得出一个综合的排序结果，帮助决策者在不确定性中做出合理的选择。 通过一个具体的算例分析，研究证明了提出的不确定语言多属性群决策方法的有效性和优越性。这种方法能够更准确地捕捉和处理决策者在语言表述中的不确定性，同时提供了对复杂决策问题的清晰解决路径。 总结来说，这项研究提供了一个创新的决策工具，对于处理包含不确定语言信息的多属性群决策问题具有实际意义。它为决策者提供了一种实用的方法，可以在不确定性和语言模糊性共存的情况下做出更为合理的决策。