多粒度概率语言TODIM方法在垃圾回收APP评价中的应用

针对多粒度概率语义环境下垃圾回收APP评价的多属性群决策问题,考虑决策者规避风险的心理行为,提出一种基于前景理论的TODIM决策方法.首先根据群决策中各专家的多粒度概率语言评价值,构建多粒度概率语言信息的转换函数,对决策矩阵进行一致化处理;其次利用BWM方法求出各个指标的权重;随后在概率语义环境中,引入前景理论,计算考虑决策者心理行为的TODIM决策模型,得到两两方案在各属性比较时收益和损失的优势度,整合获得各方案的综合前景优势度;最后,以评价各类垃圾回收APP的表现为实例,验证所提方法的可行性,通过标准粒度的灵敏度分析说明其稳定性,与基于前景理论的TOPSIS和传统TODIM的对比分析验证其优越性.

多尺度集值决策信息系统

集值信息系统中的对象的属性值多值化,可以实现对复杂信息更全面的刻画.在传统的集值信息系统中,每个属性只有一个尺度.但在具体应用中,人们往往需要在不同的尺度上处理和分析数据.为此,将多尺度信息系统的粒度转换函数引入集值信息系统中,建立多尺度集值信息系统的理论框架,并讨论该系统的不同尺度间信息粒、粗糙集的关系.在此基础上,建立多尺度集值决策信息系统的粒计算模型,并讨论该模型不同尺度间协调性的传递性质.最后,讨论了协调和不协调的多尺度集值决策信息系统的最优尺度选择方法.所提出的改进型多尺度决策信息系统的粒计算模型,在理论分析和实际应用中具有一定的价值.