二元语义群决策下的灰色关联分析方法

"基于二元语义多属性群决策的灰色关联分析法" 本文主要探讨的是如何在具有语言评价信息的多属性群决策问题中，利用一种创新的决策方法——基于二元语义信息处理的灰色关联分析法。这种方法由卫贵武提出，旨在解决在复杂决策场景下，决策者通过模糊语言表达其偏好时所遇到的问题。 在传统的多属性群决策过程中，决策者常常使用模糊语言来表达他们的评价，这些语言评价信息可能包括形容词如“好”、“一般”、“差”等。以往的方法通常会将这些语言信息转化为模糊数进行处理，或者直接对语言符号进行运算，但这两种方法都存在信息损失和集结结果不精确的问题。 为了解决这一问题，Herrera教授在2000年提出了二元语义分析方法，这是一种处理语言信息的新途径，可以更好地保留原始信息的语义含义。在此基础上，本文作者卫贵武进一步发展了这一理论，结合灰色关联分析法，构建了一个新的决策模型。 灰色关联分析法是一种常用的系统分析工具，用于衡量不同数据序列之间的相似程度。在文中提到的模型中，该方法被用来计算每个决策方案对正理想方案（最佳状态）和负理想方案（最差状态）的语义灰色关联度。通过比较这些关联度，可以找到对正理想方案关联度最大且对负理想方案关联度最小的方案，从而确定最优决策。 新方法的特点在于，它能更精确地处理语言信息，避免了转换过程中的信息扭曲和损失。通过实例分析，该方法显示出了简单、有效和易于计算的优势。这为处理复杂的、涉及语言评价的群决策问题提供了一种有效的工具，特别是在那些决策者无法用精确数值描述其偏好的情况下。 关键词涉及群决策、语言评价信息、二元语义以及灰色关联分析，表明该研究集中在决策理论与方法的交叉领域，特别是如何在模糊和复杂环境中做出更为准确的决策。文章的分类号C934则表示其属于决策科学与管理系统的研究范畴。 这篇首发论文为多属性群决策提供了一个新的视角，通过结合二元语义分析和灰色关联分析，为处理含有语言评价信息的决策问题提供了更为精确和有效的解决方案。这种方法不仅弥补了现有方法的不足，还展示了在实际应用中的实用性，对后续的决策理论研究和实践具有重要的参考价值。