【摘 要】
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针对不平衡模糊语言偏好信息下的群体共识决策问题，提出了一种基于语言信息颗粒优化的自适应共识模型。该模型将不平衡语言术语以单位区间上一族区间形式的信息粒颗粒表征，在颗
【机 构】
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南京航空航天大学经济与管理学院,安徽工业大学数理科学与工程学院
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针对不平衡模糊语言偏好信息下的群体共识决策问题，提出了一种基于语言信息颗粒优化的自适应共识模型。该模型将不平衡语言术语以单位区间上一族区间形式的信息粒颗粒表征，在颗粒分割点未知的情形下定义了粒化个体一致度与粒化群体共识度，并利用它们构建了确定信息颗粒最佳分割点的优化模型，通过分割点的寻优自适应调整个体偏好直至共识达成。最后，给出了一种群决策方法，确保在集结专家意见前群体达成一定程度的共识，并通过一个算例说明方法的可行性和有效性。
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