基于概率语言相关系数的多属性群决策模型

针对评价信息为概率语言术语集,专家权重和属性权重完全未知的多属性群决策问题,提出基于概率语言相关系数的多属性群决策模型.首先定义了概率语言的相关系数并且拓展到概率语言矩阵间的相关系数;然后基于每个专家的决策矩阵,通过最小化加权相关系数总和求得每个专家的属性权重向量,并且通过决策矩阵的相关系数客观地确定专家权重;最后将经典的ELECTRE方法加以改进用于方案排序,并且通过算例分析与比较分析证明了该决策方法的有效性与优越性.