基于Orness测度的多阶段不确定语言信息优化集结

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1、第卷第期系统工程理论与实践，年月—文章编号：中图分类号：文献标志码：基于测度的多阶段不确定语言信息优化集结郝晶晶，朱建军，刘思峰南京航空航天大学经济与管理学院，南京摘要研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题建立了多阶段不确定语言信息集结的分析框架，以贴近度思想表征各方案单阶段绩效；基于决策矩阵信息和测度约束建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确定模型了主观偏好和方，考虑案决策信息对阶段权重的综合影响设计各方案贴近度范围分布估算模型，解决多阶段决策过程中；的决策风险问题建立了测度的参数灵敏度分析模型，探讨不同取值范围对方案多阶段优；选排序的影响算例说明了

2、方法的应用步骤和可行性关键词多阶段决策不确定语言信息综合贴近度参数权重优化模型；；；，引言由于客观对象的复杂性、外部环境的不确定性以及人类思维的有限理性’事物的特征及变化往往无法用确定的数值进行准确描述作为一类表征不确定信息的有效方法，语言变量已经成为专家评价的主要手段文献定义了语言变量及其表现形式一，文献设计了种下标为非负整数、术语个数为奇数的语言标度’但缺点是该类标度可能造成信息的失真情况一一；文献提出了种新型的语言变量形式，在定程度上保证语言变量基本运算的科学性和合理性文献发现当语言变量下标增大时，相邻变量间的偏差程度也会随之增大文献提出了不确定语言变量并设计其运算法则，

3、以确切地来描述决策者不确定偏好信息现有研究来看，语言变量的研究和使用问题是学术界的研究热点收稿日期：资助项目：国家自然科学基金南京航空航天大学基本科研业务费专项蒲基金江苏省高校哲学社会科学基金：作者简介郝晶晶、（女河南温县人博士研究生，研究方向决策理论与方法管理工程朱建军男，江苏丹阳授博士生导师研究方向：人、，教群决策理论与方法灰色系统理论第期郝晶晶，等基于测度的多阶段不确定语言信息优化集结在实际情形中、，决策并非静态过程，往往体现出多阶段动态特征如人员绩效评估医疗诊断、重大项目的风险评价、复杂产品的供应商选择等动态决策过程累积了多个阶段的评价信息不能依靠单阶段信息进，行简单处

4、理，需要结合多个阶段的属性信息以表现其综合衡量对于动态多阶段决策信息的集结问题，近年一种基于投影寻踪的理想点法新模型模型来得到了学术界的广泛关注文献提出了）来解决动态多指标决策问题，并通过构造投影指标函数来确定属性权重和时间权重文献针对群决策中多阶段多元判断偏好信息，提出了基于先验信息和方案区分度的阶段赋权方法文献定义了动态加权平均算子，并结合等差数列、等比数列和正态分布数列的特点，分别提出了确定算子时间权重的方法文献問以直觉模糊决策信息为对象，提出了动态直觉模糊加权算数平均算子和不确定动态直觉模糊加权算数平均算子帥，并利用函数、结合正态分布序列特点、指数分布序列特点和数据平均

5、年龄等方法以确定时间权重文献也以直觉模糊数和区间直觉模糊数为评价信息形式，设计了动态直觉模糊加权几何平均算子和不确定动态直觉模糊加权几何平均算子来对多阶段决策信息进行集结文献和还对动态混合多属性决策进行了相关研究其中，文献提出了一种基于的混合决策信息（包含实数、区间数或语言标度）下的动态多属性群决策方法利用混合加权几何平均算子将个人贴近度集结为群体贴近度定义了动态加权几何平均算子，并基于单位区间单调函数的特征确定了算子的时间权重文献设计了一类新的动态混合多属性、区间数和语言（转化为三角模糊数）的灰关联系数来测量各方案相对于正决策方法该方法利用实数、负理想方案的接近程度，采用模糊

6、隶属度和聚类的思想对所有阶段的灰色关联度进行集结此外，另有文献将动态集结方法与决策者对阶段数据的主观偏好结合起来，如文献设计了动态语言加权几何算子对多阶段决策信息进行集结基于参数构建了一类最小方差模型来测算时间权重并将该方法扩展，到不确定语言决策信息中文献设计了时序加权平均算子和时序几何平均算子，一并利用时间权向量的熵和时间度以确定算子的时间权重，提出了；文献结合时间权重的方差和时间度种基于最小方差的动态综合评价方法根据文献检索结果，国内外学者在语言偏好信息和多阶段信息集结领域的研究取得了丰硕的成果从研一究方法来看：，可以分成类种是基于时间概念本身的特征处理例如考虑时间权重方差

7、最小一、单调递增或递减、正态分布等情况来分析时间权重另外种考虑了决策方案的信息，但是研究相；一对较少本文在已有研究成果的基础上、，综合考虑决策信息时间权重和专家主观偏好的共同影响，提出了种新的时间权重确定方法，并对其中的关键参数进行了相关分析问题描述鉢定义定义，其中为语言变量，表示决策者使用的语〉言术语：，为语言变量集满足下列条件若，则；存在逆算子特别的，⑷设则满足下列运算规则：入定义设“，其中和印分别为？的下限和上限，则称？为不确定语言变量，为不确定语言变量集—：对不确疋语曰变量即」，，则