基于相似度的多粒度不确定语言群决策方法

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1、万方数据第43卷第3期计算机科学V01．43No．32016年3月ComputerScienceMar2016基于相似度的多粒度不确定语言群决策方法谭敏史越杨俊超延静(空军工程大学装备管理与安全工程学院西安710051)摘要针对具有多粒度不确定语言评价信息的多属性群决策问题，提出了一种基于区间二元语义信息处理和矢量相似度的群决策方法，弥补了基于距离测度的决策方法易造成信息混淆的不足。该方法首先使用二元语义转换函数对多粒度区间语言评价信息进行一致化处理；然后通过建立使备选方案对正理想解相似度最大、负理想解相似度最小的最优化模型来获得相应的属性权

2、重；最后利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成，并通过优序数排序法实现对各方案的排序。实例分析说明了该方法的可行性和有效性。关键词群决策，多粒度，矢量相似度，区间二元语义，优序数中图法分类号C934文献标识码ADOI10．11896／j．issn．1002-137X2016．3．048Multi-granularityUncertainLinguisticGroupDecisionMakingMethodBasedonSimilarityMeasureTANMinSHIYueYANGJun-chaoYANJing(Equipment

3、ManagementandSafetyEngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710051，China)AbstractBasedonintervaltwo-tuplelinguisticinformationandsimilarityofvector。anewmethodwasproposedformultipleattributegroupdecision-makingproblemswithmulti_granularityuncertainlinguisticinfo

4、rmation．Ithopestosupplementtheinsufficiencyofthemethodbasedondistancemeasure．Firstly，themulti—granularity1inguisticinforma—tionisuniformedusingatwo-tuplelinguistictransformationfunction．Then。anoptimizationmodel．whichaimstomaxi—mizethesimilaritydegreeofthealternativestothepo

5、sitiveidealsolutionandminimizethattothenegativeidealsolu—tion，isestablished，andthentheattributeweightscanbedetermined．Theintervaltwo-tupleaggregationoperatorisuti—lizedtoaggregatethelinguisticassessmentinformationcorrespondingtoeachalternative，andthroughtheoptimalordi—nalra

6、nkingmethod，thealternativescanberanked．Anexamplewasgiventodemonstratethefeasibilityandefficiencyoftheproposedmethod．KeywordsGroupdecisionmaking，Multi-granularity，Similarityofvector，Intervaltwo-tuplelinguisticinformation，Op—timalordinalranking1引言在许多现实决策问题(如对许多定性问题的评估)中，决策者往往

7、难以用清晰的数值来评价方案或指标，而是采用语言信息的形式来表达其倾向。尤其是在组织多专家群进行决策时，决策者又会依据其个人偏好而提出不同语言评价集，从而给出各自的语言评价信息，即多粒度语言评价信息群决策‘1·2I。多粒度语言评价信息群决策的突出特征是给出的语言评价信息往往是不确定的，如决策者给出某个备选方案在某个属性下的评价信息为“好到很好之间”。因此，对多粒度不确定语言型群决策问题进行研究具有现实意义。人们针对该问题开展了研究，已经取得了一定的成果[3‘7]。文献[3]考虑属性权重已知的情况，通过计算各决策者关于方案的优势可能度矩阵，使用O

8、WA算子集结各决策者关于方案的优势可能度矩阵，进而给出方案的排序；文献[4]将多粒度不确定语言评价信息转化为梯形模糊数，并基于TOPSIS原理，提出了一种决策分析方