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多准则群决策的实质是通过多位专家的参与从一组备选方案中选择最佳方案。一般每位专家首先依据自己的偏好给出个人对每个方案在不同准则下的评估结果,然后再对每位专家的评估结果用一定的方法进行集结形成最终的评估结果。由于在评估过程中专家对一些准则下方案的评估信息往往带有不确定性和主观成分,所以面向不确定信息的多准则决策问题构成多准则决策问题的一个重要方向,本论文就基于决策者所给出的语言变量评估结果并借助于模糊理论研究了多人多准则群决策问题,即模糊多人多准则问题。 模糊多准则群决策问题一般包含两个阶段:个人偏好关系的集结和在所集结的偏好关系上方案的选取。如何定义模糊偏好关系,并在此基础上形成群体的模糊偏好关系,就成为解决模糊多准则群决策的关键。基于现存的模糊集之间的偏好关系在得出决策的信息时大多需要大量计算,而且没有提出一种基于解析表达式的计算模糊偏好关系的方法;在基于模糊偏好关系的基础上度量专家之间的一致程度的指标也没有被提出和缺乏其可操作性的计算方法。本论文针对这些问题进行了深入的研究,我们通过改进Yuan提出的模糊偏好关系,提出一种基于加权的新型模糊偏好关系及计算模糊关系的解析表达式,集结不同决策者的偏好信息,得出群体偏好信息。此外,为了使专家在决策时能就所决策的问题达成最大程度的一致,论文提出了一些“软的”度量专家在决策时所达成的一致程度的一些指标及计算方法,为进一步调整专家决策时的评估信息提供了依据。 此外,针对决策者可能采取的偏好信息表达形式的不同,例如数字型偏好矩阵,区间值型偏好矩阵,语言变量型偏好矩阵等形式,论文通过定义转换函数将其转换为统一的不确定语言变量型偏好矩阵,然后基于本文提出的ULOWA算子集结了转换后的不确定语言变量型偏好矩阵,得出群体的偏好矩阵,并在此基础上基于提出的不确定语言变量偏好关系的概念得出了方案之间的排序。