基于文字计算的群组决策是模糊决策研究中的一个重要方面,是现代决策科学的一个重要研究领域,其理论和方法在方案实施、城市规划、经济管理、金融投资、工程评价和军事决策等诸多领域中有着广泛的应用。近年来,对基于文字计算的群组决策方法的研究已引起人们的极大关注,并取得了丰硕成果。由于客观事物的复杂性和不确定性,在决策过程中,专家利用精确的数值来表示偏好信息有时变得很困难,而利用自然语言来表示偏好信息就变得合理和方便。因此,对基于文字计算的群组决策问题的研究就显得很有必要。所谓基于文字计算的群组决策就是所有决策专家用自然语言对多个方案进行偏好评价,然后根据实际需要选定出最满意方案的决策过程。近年来越来越多的学者都致力于这方面的研究,并取得了许多重要研究成果,本篇论文就是在这些研究的基础上提出了一个解决基于文字计算的群组决策问题的新方法,主要内容如下:(1)介绍基于文字计算的群组决策的研究背景、意义。并对文字计算的群组决策在国内外的研究现状分为四个主要方面进行了详细的综述,这四个方面分别是以扩展原理为基础研究群组决策问题;利用各种算子对语言项进行聚合以解决群组决策问题;用二元组语言值表示模型对群组决策问题进行讨论;对群组决策问题中的专家意见一致性问题进行研究。此外,详细介绍了三种重要的聚合算子和三种已有的解决群组决策问题的方法,对这三种方法的背景和用法进行了详细说明。三种聚合算子分别为加权平均算子(weighted meanoperator),简称WM算子;有序加权平均算子(ordered weighted averagingoperator),简称OWA算子;加权的有序加权平均算子(weighted ordered weightedaveraging operator),简称WOWA算子。这三种方法分别是基于扩展原理的语言近似处理方法;基于满意度规则的方法和基于二元组语言值表示模型的方法。(2)已有的三种方法都有各自的优点,都可以对决策问题进行优劣排序,并得出解决方案(或解决集)。但这三种方法都没有考虑专家在评价过程中选用的语言项所反映出的决策信息,也没有考虑到专家权重不完全一样时的决策情况。为了解决这些问题,在Torra提出的WOWA算子及Herrera提出的二元组语言值表示模型的基础上,我们提出了语言加权有序加权平均算子(linguistic weighted ordered weighted averaging operator),简称LWOWA算子。并给出了LWOWA算子的定义、性质及二元组语言值表示模型的LWOWA算子。此外,通过证明,验证了二元组语言值表示模型的LWOWA算子在一些特定的条件下可以分别退化为二元组语言值表示模型的OWA算子、二元组语言值表示模型的WM算子和二元组语言值表示模型的算术平均算子。总之,LWOWA算子的引入不仅可以避免在决策过程中丢失信息,而且可以充分利用具体的决策环境挖掘更有效的决策信息,更全面的反映所有决策者的真实评估结论。(3)因为已有的三种方法都对同一个典型例题进行过讨论,所以为了更好的说明LWOWA算子的用法,我们详细阐述了如何用LWOWA算子解决这个决策问题。并把新提出的方法与已有的方法进行了效果对比。用实例说明了新方法的优点。此外,我们还讨论了如何用LWOWA算子解决专家权重不完全一样时的群组决策问题。(4)对本文的研究过程进行了总结,并指出了研究中的局限与不足。