With the development of society, the requirement of the quality of decision analysis becomes higher and higher in both the government and the enterprise. And the traditional decision theory and method can't meet the demand of the development of modern society. In the traditional decision theory, decision makers usually express their preference by a precise number in (0-1) scale or (1-9) scale. For the decision environment of government and enterprise becoming complex, and using exact number to describe decision makers' preference has become impossible. However, decision makers can naturally express their feelings by their words, for example: best, good, fair, bad, worst, and so on. In this case, it is necessary to study the decision theory and method in the environment of language variables, and the algorithm of language variable is the key to analyze and integrate uncertain decision information. Up to now, there is no perfect algorithm of the ordered language terms set. Therefore, the project is to explore the algebraic structure of the term, and generate group decision method and multi-attribute decision method in the environment of the ordered language terms set. Finally, the research of this project will enrich and perfect the fuzzy decision theory and method, and support the solving of decision problem in language environment.
随着社会的发展,政府和企业对决策分析的要求越来越高,传统的决策理论与方法已经不能满足现代社会的发展需求。在传统的决策理论与方法中,决策者通过(0-1)标度或(1-9)标度用一个精确的数字来描述他们的偏好。由于政府和企业的决策环境变得错综复杂,导致了决策者用精确的数字来描述他们的喜好程度变得不可能。但是,决策者能够通过自然语言表达他们的情感,例如:很好、好、一般、差、极差等等,在这种情况下,就要求我们对语言变量下的决策理论与方法进行深入的研究。然而,语言变量运算法则是分析和集成不确定性决策信息的基础和关键,目前有序语言术语集还没有一套比较完善的运算法则。为此,本项目致力于对有序语言术语的代数结构进行研究。并在此基础上,研究有序语言术语集环境下的群决策方法及多属性决策方法。通过本项目的研究以期丰富和完善模糊决策的理论和方法,为解决语言环境下的决策问题提供有力的支持。
本项目通过对有序语言术语集运算法则的代数结构进一步研究,形成一套比较完善的有序语言术语集的运算法则;基于语言术语集上的运算法则,构建了一套语言信息的集成算子,并将信息集成算子应用到语言环境下多属性决策问题中,结合语言环境下属性权重的求解方法,构建了一套语言多属性决策问题的解决方法。并在此基础上对模糊语言多重集进行研究,研究模糊语言多重集上的运算法则,信息集成方法,语言术语集与模糊语言多重集的转换方式,构建了基于模糊语言多重集多属性决策问题的求解方法。本项目的研究丰富和完善了模糊决策理论与方法,为解决语言环境下的决策问题提供有力的支持。本项目中所提出的语言环境下的多属性决策方法可以应用于经济、社会、环境、管理、旅游、工业、服务等领域中的决策与评价中。
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数据更新时间:2023-05-31
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