二元语义群决策方法：T-OWG与T-IOWG算子应用

"基于T-OWG和T-IOWG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，二元语义分析，集结运算，群决策，T-WG算子，T-OWA算子，T-OWG算子，T-IOWG算子" 在多属性决策分析领域，语言评价信息的处理是一个重要的研究方向。卫贵武在其研究中提出了一种创新的群决策方法，专门用于解决带有语言评价信息的问题。这种方法基于二元语义信息处理，旨在克服传统方法中信息损失和不精确性的挑战。 首先，卫贵武引入了一种名为二元语义诱导的有序加权几何(T-IOWG)算子。这个新算子是对既有语言属性值集结运算的改进，旨在更有效地处理语言评价信息。T-IOWG算子的创新之处在于它能够更好地保留语言评价的细微差异，避免了信息在转换和集结过程中被简化或丢失。 在二元语义分析框架下，卫贵武的方法结合了T-OWG和T-IOWG算子。T-OWG算子是有序加权几何算子的二元语义扩展，已经在之前的文献中被证明在处理多粒度语言标度的决策分析中有良好的效果。而T-IOWG算子则是在权重为实数、属性值为语言评价信息的场景下提出的，它为语言评价的集结提供了一个更为精准的工具。 在实际应用中，卫贵武的决策方法通过集结运算，将个体的语言信息整合为群体的综合评价，然后利用二元语义信息的比较原则对所有方案进行排序。这种方法不仅考虑了各个决策者的观点，而且尽可能地保持了原始信息的完整性，提高了决策的准确性和可靠性。 为了验证其有效性，文中给出了一具体的实例分析。实例表明，这种方法能够有效地处理复杂和模糊的决策情境，展示了其在实际决策问题中的可行性和实用性。 卫贵武的工作为语言评价信息的多属性群决策提供了一个新的理论工具，拓宽了语言决策分析的研究领域，对于提升决策质量和效率具有重要意义。同时，他的研究也为未来在更复杂环境下处理语言信息的决策问题提供了理论基础和方法借鉴。