一种基于LWAA算子的多属性群决策方法

文章针对语言信息偏差绝对值逐渐增大的特性,提出了一种积性非均匀语言评估标度和新的语言术语集结运算规则,并给出了其特征,提出了新的集结算子。该方法可以降低语言信息集结偏差,使得语言信息的表达与计算更能反映决策的实际状况。算例证明,该计算简便有效,能合理地反映决策者的主观感受,具有较好的实用性。

对方案有偏好的语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的主观偏好值以语言变量形式给出的语言多属性决策问题。首先引入了语言变量的运算法则,以及语言变量之间比较的可能度公式,给出了语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后利用语言加权算术平均(LWAA)算子,对语言决策信息进行加权集成。

基于语言信息的档案网站绩效评估模型研究

研究基于语言信息的档案网站绩效评估问题.首先引入语言变量的运算法则,给出语言变量间距离的概念.针对属性权重完全未知的情形,利用待评档案网站的综合属性值之间的相离度和属性权系数的随机性,给出一种语言变量多属性决策方法.该方法利用优化方法建立数学模型,以待评档案网站的综合属性值之间的相离度和权系数信息熵最大化为优化目标,用拉格朗日乘子法给出模型的最优解,得到属性的权系数.该方法能够结合决策者的主观意志和客观事实,精确确定各属性的权系数.然后利用语言加权算术平均(LWAA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对档案网站进行排序和择优.最后进行实例分析.