基于证据推理和VIKOR的二维语言多准则群决策方法

针对专家给出二维语言评价信息的多准则群决策问题,提出基于证据推理和VIKOR的决策方法。该方法首先从专家的心理认知和二维语言评价信息的语义出发,定义二维语言信息的信度结构表示函数;接着针对信度结构的不足提出广义信度结构,并结合证据的Pignistic概率距离定义广义信度结构的距离;最后将专家给出的二维语言决策矩阵转换为信度决策矩阵,用证据推理算子集结为综合信度决策矩阵,并利用VIKOR方法对其求解,获取方案排序。算例研究结果及对比分析表明,所提出方法能减少决策信息的丢失,具有有效性和稳定性。

高校教师教学质量综合评价实证分析——基于云模型的不确定语言多准则群决策方法评价

高校教师教学质量评价是高校教学管理的一项重要内容,这一过程存在很强的多主体性、模糊性和随机性。文章将云模型引入不确定语言多准则决策领域,进行知识的定性定量转化与语言值的集结,建立基于云模型的不确定语言多准则群决策的高校教师教学质量评价模型,基于问卷调查法和层次分析法构建教师个人背景与教学素质、教学技能与教学责任心、教学内容、教学效果四个准则层共39个指标构成的高校教师教学质量评价指标体系,并通过实证分析检验了该方法的具体运用。

基于TC-OWA算子的语言多准则群决策方法

针对信息不完全的语言多准则群决策问题,提出一种基于梯形连续区间有序加权平均算子的决策方法。该方法首先将各专家给出的语言值决策矩阵转化为梯形模糊决策矩阵,再利用梯形连续区间有序加权平均算子对梯形模糊决策矩阵、三角准则权重空间与三角专家权重空间进行集结,接着对集结值决策矩阵、集结值准则权重空间与集结值专家权重空间进行规范化,然后得到方案集的综合评价值并确定排序,最后在文化企业融资效率评价方面进行算例分析。结果显示了该方法的有效性和可行性。