专家权重与语言值的集成模糊决策分析方法

"这篇论文提出了一种新的语言聚合运算符，该运算符考虑了专家意见和标准的权重在群体决策中的应用。通过发现计算权重的新形式和语言有序加权平均运算符的新解释，该方法旨在改进语言决策分析的效率和准确性。文章指出，在语言决策分析中，专家给出的初始语言值可能具有优先级差异。" 在信息技术和决策科学领域，语言决策分析（Linguistic Decision Analysis）是一个重要的工具，它允许决策者在模糊和不确定环境下使用自然语言（如形容词或短语）来表达和处理信息。这种分析方式对于处理复杂的、难以量化的问题特别有用，因为它能更好地模拟人类思维过程。本文关注的是如何在语言聚合过程中更有效地集成专家的权重和意见。 "计算与词语"这一标签表明，本文探讨的是如何利用自然语言词汇进行计算，这是模糊系统和模糊逻辑的一个关键方面。模糊逻辑允许对非精确或模糊的数据进行处理，而计算与词语的概念则涉及到将这些词汇转化为可计算的形式，以便进行决策分析。 "语言群体决策"是另一个关键标签，意味着论文将研究焦点放在了多人参与的决策场景，其中每个参与者可能使用不同的语言值来表达其观点。群体决策通常涉及多条标准或多个专家，因此权重的分配至关重要，以确保每个观点的相对重要性得到正确体现。 在传统的语言聚合方法中，如加权平均或有序加权平均（OWA）运算符，专家的权重通常先验确定。然而，论文提出了一种新方法，可以动态地发现这些权重，这意味着可以根据专家的特定贡献和语言值的优先级来调整权重。这种方法有望提高决策过程的灵活性和精度。 "2-元组模糊语言表示模型"的标签提示，论文可能采用了这种模型来表达和处理语言信息。2-元组模型是一种用于模糊语言系统的表示法，它结合了数值等级和词汇术语，提供了一种更全面的模糊概念表达方式。 这篇论文的核心贡献在于提供了一种新的语言聚合运算符，该运算符考虑了专家权重和语言值的优先级，以优化群体决策过程。通过这种方法，决策者能够更准确地融合和比较不同专家的意见，从而做出更符合实际情境的决策。这不仅增加了决策的可靠性，也提升了在模糊和不确定条件下决策的科学性和有效性。