二元语义群决策方法：T-OWHA与T-IOWHA算子的应用

"基于T-OWHA和T-IOWHA算子的二元语义多属性群决策方法，卫贵武，重庆文理学院经济与管理系，二元语义加权调和平均(T-WHA)算子，二元语义有序加权调和平均(T-OWHA)算子，二元语义诱导的有序加权调和平均(T-IOWHA)算子，群决策，T-WHA算子，T-OWHA算子，T-IOWHA算子，二元语义，集结，模糊语言，模糊数，符号转移方法，二元语义分析方法，Herrera教授，二元语义有序加权平均(T-OWA)算子，多粒度语言标度，多属性决策分析" 本文主要探讨的是在多属性群决策问题中如何处理具有语言评价信息的情况。作者卫贵武提出了一种新的二元语义信息处理方法，以解决传统方法中存在的信息损失和不精确性问题。传统的处理方式通常将语言评价信息转化为模糊数或者采用符号转移方法，但这两种方法在集结个体语言评价信息时可能无法准确表达群评价信息，导致信息的不精确。 为了解决这个问题，卫贵武首先引入了几个新的集结算子：二元语义加权调和平均(T-WHA)算子、二元语义有序加权调和平均(T-OWHA)算子和二元语义诱导的有序加权调和平均(T-IOWHA)算子。这些算子的设计目的是为了更好地处理语言属性值的集结运算，使决策结果能更精确地反映决策者的意图。通过对这些算子的性质分析，作者证明了它们在处理语言评价信息时的有效性和适用性。 接下来，卫贵武提出了一种基于T-OWHA和T-IOWHA算子的二元语义多属性群决策方法。这种方法的核心步骤包括：通过上述算子对语言信息进行集结运算，得到每个决策方案的群体综合评价；然后根据二元语义信息的比较原则，对所有方案进行排序，以确定最优选择。这种方法的优点在于能够更直观地保留原始语言评价的信息，提高决策的精度。 文章最后通过一个实例分析，展示了所提方法在实际应用中的可行性和实用性。这个实例进一步验证了新方法在处理复杂决策问题时的优势，特别是在决策者以模糊语言形式表达偏好时，能提供更精确的决策支持。 这篇论文提出的二元语义多属性群决策方法是对传统语言评价信息处理方法的重要改进，它弥补了以往方法的不足，提高了处理模糊和语言信息的效率和准确性，对于处理复杂、模糊的群决策问题具有重要的理论价值和实践意义。