基于云模型和多层权重求解的多粒度语言大群体决策方法

针对属性权重部分未知且专家权重完全未知的多粒度语言大群体决策问题,提出一种基于云模型的决策方法.首先,构建一种基于信任关系的专家权重求解模型来计算专家权重;其次,将多粒度语言转换为云模型并进行聚类;然后,构建一致性优化模型来求解属性权重,从而得到各个方案的综合评价值并对方案进行排序.所构造的专家赋权模型可以有效解决大群体决策过程中决策人数众多、无法客观给出专家权重信息的问题,而且通过定义的直觉信任函数,还可以对专家之间的信任关系进行刻画,充分挖掘专家之间的信息;将多粒度语言转换为云模型,可以有效刻画语言信息的模糊性和随机性,从而避免信息的丢失和失真.