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随着决策环境以及决策问题日益复杂多变,以及人类自身思维认知的模糊性和知识的有限性,决策者往往难以给出准确的决策信息,只能给出较为模糊和不确定的信息,传统的多属性群决策问题逐渐转变为不确定性多属性群决策问题。中智集作为简单模糊集的拓展,能够更加细腻的表达决策者的模糊偏好信息,从而降低决策风险,提高决策质量。因此,对中智集环境下的不确定性多属性群决策方法进行研究具有重要意义。论文主要从居家养老服务供应商选择场景中提炼具体问题,从信息集结和群体共识等角度研究中智集环境下的不确定性多属性群(1)针对不确定性多属性群体决策过程中的信息集结问题,提出了单值中智集环境下考虑相互关联性和整体性的不确定性多属性群决策方法。首先,在单值中智集环境下,将幂集结算子和Heronian集结算子相结合,提出了几类单值中智幂Heronian集结算子,并探讨了该类算子的定理和性质。该类算子能同时考虑相互关联关系和数据的整体性,能够有效减少相互关联关系和不合理信息对决策结果的消极影响,得到更加合理的决策结果;然后提出了基于单值中智幂Heronian集结算子的不确定性多属性群决策方法,以政府购买居家养老服务的供应商选择问题为算例,详细说明了该方法的计算步骤,并与已有方法进行了比较,证明了所提方法的可靠性和优越性。(2)针对在群决策过程中需要考虑群体共识的不确定性多属性群决策问题,在论文所提出的信息集结算子的基础上,进一步的研究了单值中智集环境下考虑群体共识的不确定性多属性群决策方法。首先,给出了一致性程度衡量方法;然后提出了共识达成策略,包括三个步骤:不一致专家识别、不一致方案识别以及交互过程;随后,考虑专家决策信息和专家权重的联动变化,提出了专家权重的确定以及调整方法。同时基于本文所提出的信息集结算子,提出了一种基于共识达成策略和专家权重调整的不确定性多属性群决策方法,该方法能够在满足群体共识要求的情况下同时考虑专家决策信息与专家权重的联动变化,有效的提高决策质量,并通过算例证明了该方法的有效性。