【摘 要】
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群决策是一种在日常生活中常见的评估活动,其由多个专家组成评估小组通过对备选方案进行评估给出偏好,从而确定最终结果。语言型变量是一种重要的评价信息形式,相比于单一数值它可以更好地体现专家的评估偏好,已被广泛用于群决策模型中,形成语言型群决策方法。本文基于粒计算理论和共识模型对区间语言值和Pythagorean模糊语言偏好信息下群决策方法进行研究。主要内容如下:（1）提出解决区间语言值偏好信息下的群决
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群决策是一种在日常生活中常见的评估活动,其由多个专家组成评估小组通过对备选方案进行评估给出偏好,从而确定最终结果。语言型变量是一种重要的评价信息形式,相比于单一数值它可以更好地体现专家的评估偏好,已被广泛用于群决策模型中,形成语言型群决策方法。本文基于粒计算理论和共识模型对区间语言值和Pythagorean模糊语言偏好信息下群决策方法进行研究。主要内容如下:（1）提出解决区间语言值偏好信息下的群决策方法。基于区间语言值偏好信息的一致性性能指标,利用粒子群算法优化语言术语与信息粒的对应关系,以此解决区间语言值偏好信息处理的不足。考虑专家意见的差异,在构建信息粒基础上构建合理的共识优化模型,确保最终结果符合群体共识。最后,以集装箱班轮公司的可持续竞争力评价为例,验证了所提出决策方法的可行性和实用性。（2）设计面向Pythagorean模糊语言偏好信息的群决策方法。为了消除在实际评估过程中专家间的意见分歧,获得普遍认可的解决方案,本文在Pythagorean模糊语言背景下构建了一种基于最小调整数量和最小调整成本的两阶段共识优化模型。该模型在满足专家最小化调整数量的同时,又结合调解者对最小成本的要求,保证调整数量与调整成本间的有效平衡。将粒化方法拓展应用于Pythagorean模糊语言偏好信息,构建语言值的信息粒作为专家偏好的调整参考范围,以尽可能保留专家的初始意见。最后,以集装箱班轮的风险评估为例,通过对比分析对所提出的群决策方法进行有效验证。
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