动态不确定环境下残缺模糊判断的群决策方法及应用

本项目研究动态不确定环境下以残缺模糊判断为表现形式的群决策方法及应用，以申请人在模糊互补判断矩阵中元素与权重向量之间关系的理论推导，以及在残缺互补判断排序方法和不确定性决策方面的研究进展为基础，完善残缺模糊判断的相关概念，研究残缺模糊互补判断的其他大量相关的排序方法，并研究这些方法之间的相互关系，探索其他类型的残缺信息下的排序方法，这些类型包括区间判断，三角模糊判断，梯形模糊判断，语言判断，和目前广泛关注的直觉模糊判断等，以及以这些不同类型残缺判断矩阵表达的动态不确定环境下的群决策问题，研究OWA算子为核心的信息集成方法在残缺模糊判断信息下的群信息集结方法，为残缺模糊判断矩阵决策方法的进一步深入研究提供理论依据。研究开发网络环境下基于上述方法的群决策研讨平台，为非常规突发水灾害事件、水资源管理等重大决策问题提供辅助决策支持。

决策过程是人对事物的评价和选择的过程，在进行决策时，当层次很多，因素复杂时，总判断量有时是很大的，很可能出现参与决策的某个专家对某些判断缺少把握、不感兴趣，或对某些比较不想发表意见的情形。这时的判断元素必定会有空缺的，这种判断称为残缺判断。本项目研究了以残缺模糊判断为表现形式的群决策方法及应用，取得了一系列富有创新性的研究成果，如（1）残缺模糊互补判断矩阵加型一致性的最小方差补全法及不一致修正法，以及其群决策法；（2）提出了残缺模糊互补判断矩阵的对数最小二乘方差法，一致性的判定方法，及对不一致的修补法；（3）提出了残缺模糊判断矩阵的最大特征向量法，一致性检验，及不一致的修正法；（4）提出了残缺区间互补判断加型一致性的残缺元素估算法，研究了其群决策法；（5）提出了不可接受的残缺二元语义判断的残缺元素估算法，并提出了其群决策法；（6）提出了残缺互补判断序一致性的概念，序一致性判断方法、满足条件，及序不一致的调整法。项目成果发表在《Fuzzy Sets and Systems》、《Knowledge Based Systems》、《Computers & Industrial Engineering》、《Applied Mathematical Modelling》、《Information Sciences》等国际知名期刊上，SSCI和SCI收录论文（不含录用）22篇，EI收录23篇，ESI高被引用论文1篇。本项目的研究成果受到国内外同行的高度关注并被广泛引用。