基于犹豫语言判断矩阵的数据产品选择研究

犹豫语言判断矩阵作为一种新的判断矩阵,能够有效地处理决策信息为语言变量且决策者态度犹豫不行的决策问题。针对犹豫模糊语言信息环境下的数据产品选择问题,构建了一种基于犹豫语言判断矩阵的数据产品选择方法。该方法引入了犹豫语言判断矩阵的一些相关概念,包括加性一致性、一致性指数、可接受一致性;研究了犹豫语言判断矩阵一致性判定方法和特征矩阵的构造方法,并设计了一种收敛性算法用以改进犹豫语言判断矩阵的一致性;建立了基于犹豫语言判断矩阵的决策模型,并通过数据产品的选择实例说明提出的决策方法是合理和有效的。

犹豫模糊语言判断矩阵的两种加性一致性、权重导出方法及应用

一致性是决策过程中关键且具有挑战性的问题之一,影响判断矩阵及决策结论的有效性和准确性.当决策者的偏好以犹豫模糊语言术语集表达时,为了有效获取语言决策环境下的决策信息,文章研究了犹豫模糊语言判断矩阵的一致性确定,不一致性修正及权重推导.首先,提出了犹豫模糊语言判断矩阵的两种加性一致性:完全加性一致性和弱加性一致性.在此基础上,提出了线性规划模型和0-1混合规划模型来确定一致性类型.另外,对于不完全的犹豫模糊语言判断矩阵,也给出了缺失值估计并判断一致性的方法;对于不一致的犹豫模糊语言判断矩阵,给出了一种修正方法,在一致性的基础上计算权重.最后,结合决策问题的具体实例并进行对比分析,验证了文章模型的有效性与合理性.