基于不同粒度语言判断矩阵的群体一致性分析

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群决策是现代决策科学的一个重要研究领域,它在经济、社会、管理、工程和军事等诸多领域中有着广泛的应用和实际背景。二十多年来,有关群决策理论与方法的研究一直受到国内外学者的广泛重视,研究成果已十分丰富。群决策问题包括两个过程:群体一致性分析和群体偏好集结。在某些实际的群决策中,如企业核心能力识别、客户关系管理中的目标客户选择等决策问题中,决策者常常给出语言形式的评价信息,所以近年来基于语言形式信息的群体一致性研究得到了许多学者的关注。由于受到来自决策者主观因素和决策问题客观因素的影响,不同的决策者针对同一决策问题可能采用不同的语言评价集给出各自的语言形式评价信息,其中,决策者所选择的语言评价集在包含的语言短语的数目、短语语义对应的隶属函数等方面有所差异。这就是基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题。目前,关于基于不同粒度语言判断矩阵群体一致性问题的研究成果甚少,为此本文对基于不同粒度语言判断矩阵群体一致性理论与方法进行了相应的研究,主要工作概括如下:(1)构建一个基本语言评价集作为信息一致化的参考集合,并且将不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息均转化为二元语义形式,然后提出一种群体一致性分析方法。(2)将不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息集结为群的序关系值向量,利用各专家与群的的序关系值向量的贴近度指标进行一致性判断和改进。(3)将不同粒度语言判断矩阵一致化为互补判断矩阵,依据互补判断矩阵相容性指标,给出了专家群体一致性的判断及改进方法。在论文最后,总结了本论文的研究结果,并概括了本论文研究的主要贡献、研究成果的理论价值和应用价值,同时也指出了本论文研究的局限。
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