基于VIKOR的多粒度群决策方法：主客观权重融合与方案排序

本文主要探讨了"主客观权重集成及扩展VIKOR的多属性群决策方法"的研究。在复杂的多属性群决策问题中，决策者常常面临评价信息和属性权重表达为不同粒度的语言短语的情况，这给决策过程带来了挑战。为了克服这种困难，作者提出了一个创新的方法，该方法结合了主观和客观权重，特别运用了VIKOR（多准则协调优化解）框架。 首先，论文关注的是如何处理多粒度的语言评价集，通过对基本语言评价集的应用，将多维度的评价矩阵转换为同一粒度，确保评价的一致性。这是关键步骤，因为不同的粒度可能会影响评价的准确性和可比性。 接着，作者计算群体对属性的评价偏差，这是基于同一粒度的语言决策矩阵，以此来衡量群体对于各个属性的共识程度。通过群体评价意见的一致性原则，客观权重得以确定，反映出每个属性在群体中的相对重要性。 进一步，利用二元语义加权算术平均（T-WAA）算子，考虑到决策者的主观意见，获取属性的主观权重。主观权重考虑了个人偏好和经验，使得综合权重更加全面。 将主客观权重整合后，得出属性的综合权重，这些权重反映了属性在群体决策中的相对重要性和偏好。然后，通过集结转化后的单个评价矩阵，构建群体评价矩阵和导出矩阵，为后续的决策分析提供依据。 最后，借助扩展VIKOR方法，论文提出了一种综合考虑群体效用值、个体遗憾值以及综合评价值的方案排序策略。这种方法不仅考虑了群体的整体利益，也照顾到了个体的满意度，旨在寻找满足各方需求的折衷解决方案。 通过实例分析，作者证明了所提方法的有效性和可行性，它在处理多属性群决策问题时展现出良好的适应性和精确性。这种方法的引入有助于提高决策的科学性和有效性，尤其是在涉及主观性和复杂性较高的领域，如干部考核、风险投资选择、建筑设计和信息安全评估等。