二元语义Bonferroni集成算子及其在多属性群决策中的应用

Bonferroni平均算子的优点是在进行信息集成的过程中能够考虑到输入变量之间的相互影响。本文首先将其推广到语言环境中,提出了二元语义Bonferroni平均(2TLBA)算子、加权2TLBA(W2TLBA)算子和组合W2TLBA(C-W2TLBA)算子的概念,研究它们的相关性质。然后针对决策信息以语言变量给出的多属性群决策问题,提出一种基于W2TLBA算子和C-W2TLBA算子的群决策方法。最后应用实例说明了该方法是切实可行的。

基于二元语义和T-OWA算子的阶段反馈式群决策模型

文章针对传统群决策中全局反馈方式的不足,提出了一种阶段反馈式群决策模型。基于二元语义和有序加权平均算子,建立阶段反馈式群决策过程,通过群成员间多阶段的交互和启发,产生满足群体期望要求的群体满意解。通过将某物流公司计算机系统更新方案选择作为算例,描述了阶段反馈式群决策模型的求解过程,体现出阶段反馈模型通过将群决策过程中各阶段交互信息集结于群决策结果,以提高群决策一致性、科学性的优势。

基于具有优先权二元语义算子的供应商选择

针对供应商选择中常出现的评价指标间具有不同的优先权以及评价指标常用定性语言来表达等问题,研究了具有优先权的二元语义集结算子,接着给出含有语言变量的具有优先权有序加权平均算子的求解步骤及方法.最后,利用某造纸企业供应商选择的实际算例验证所给出方法的实用性、有效性和优越性.

考虑认知态度的区间二元语义补偿算子及应用

区间二元语义是不确定语言信息的一种表现形式。首先提出改进的二元语义模型,接着定义区间二元语义补偿加权平均算子,决策者在利用该算子集结区间二元语义时,可以选择合适的补偿参数来反映其认知和态度特点。同时给出补偿参数的计算过程,该过程考虑了决策者的风险态度。最后,构建一种基于区间二元语义补偿加权平均算子的多准则决策方法,并以算例分析验证了该方法的有效性。

基于二元语义的企业员工满意度评价研究

针对采用语言信息量度的企业员工满意度评价问题,提出了一种将二元语义信息处理方法运用于企业员工满意度评价的方法。首先给出了企业员工满意度的评价项目,并介绍了二元语义概念及其算子,在此基础上提出了基于二元语义的企业员工满意度评价方法与处理步骤,最后通过算例验证方法的可行性和有效性。

2TLCGPOWA算子及其在多属性群决策中的应用

基于集对分析理论中二元联系数的不确定性,将联系变量引入到区间二元语义环境中,定义了二元语义联系变量,给出了二元语义联系变量的运算法则,并提出了几种新的算术集结算子。针对决策矩阵元素为区间二元语义变量和属性权重完全未知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于2TLCGPOWA算子的不确定多属性群决策方法。最后通过对某大学教师的任职和晋升考核来说明该方法的可行性和有效性。

基于二元语义的客户群聚类分析方法

为解决客户关系管理中的客户分类问题,提出了一种基于二元语义信息处理方法的聚类分析技术。在介绍二元语义和有序加权平均算子(Ordered Weighted Averaging,OWA)基本概念的基础上,构建了客户群分类分析语言信息指标体系,给出了客户聚类分析模型和计算步骤,最后进行了实例分析。