【摘 要】
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决策基于可靠的信息,因此为描述信息的模糊性和可靠性,Zadeh提出了Znumber的概念.在决策的过程中,决策者往往更倾向于用自然语言来描述决策信息,所以在后续的研究中,尤以语言型Z-number的应用更加符合实际问题.而李德毅院士于1995年提出的云模型,不仅可以描述自然语言的模糊性和随机性,同时也是处理定性语言值和定量数值的不确定转换模型.因此本文以语言型Z-number和云模型为主线,即在考
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决策基于可靠的信息,因此为描述信息的模糊性和可靠性,Zadeh提出了Znumber的概念.在决策的过程中,决策者往往更倾向于用自然语言来描述决策信息,所以在后续的研究中,尤以语言型Z-number的应用更加符合实际问题.而李德毅院士于1995年提出的云模型,不仅可以描述自然语言的模糊性和随机性,同时也是处理定性语言值和定量数值的不确定转换模型.因此本文以语言型Z-number和云模型为主线,即在考虑信息的模糊性、可靠性和随机性的基础上,提出了风险Znumber云和犹豫不确定Z-number云的相关理论,并将其应用到多准则群决策中,主要内容如下:1.首先根据决策者特性提出了两大类相应的语言尺度函数,并证明其满足的相关性质.其次基于新定义的语言尺度函数将语言型Z-number转化为Z-number云,相较于之前的语言型Z-number,Z-number云更能在表达模糊性的同时体现随机性.2.首先将实值型风险配置（正风险、负风险、正可感知风险、负可感知风险、正可接受风险和负可接受风险）引入由语言变量转化得到的正态云中,定义了风险区间云.其次基于风险区间云,将语言型风险配置和语言型Z-number结合,定义了风险Z-number云的概念,并对风险Z-number云的运算、距离测度、聚合算子及相关性质进行讨论.最后,用一个多准则群决策的实例来验证其可行性和有效性.3.首先将云模型融入到犹豫不确定语言型Z-number中,定义了犹豫不确定Znumber云.其次因为每个犹豫不确定Z-number云中包含的元素个数不同,所以在定义犹豫不确定Z-number云的运算时,为了不损失相关信息,本文根据决策者特性添加相应的云,在满足任意两个犹豫不确定Z-number云元素个数相同后便可进行相应的运算.基于运算规则,定义了犹豫不确定Z-number云的聚合算子并介绍了其满足的性质.再次使用DTW方法定义轴上的距离,结合轴上定义的距离,得到综合距离.根据得到的距离定义两个犹豫不确定Z-number云之间的优势可能度.从次考虑了在部分准则权重信息已知的情况下,以犹豫不确定Z-number云到负理想解的距离最大为目标函数,建立最优化模型,求解准则权重.最后结合QUALIFLEX决策方法,给出了多准则群决策的模型和案例.
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