劉 蕊,王秋萍,肖燕婷,閆海霞
(1.西安理工大學理學院,陜西西安710054;2. 西安理工大學高科學院,陜西西安710109)
在現實決策過程中,由于客觀事物的復雜性,決策信息有時以“好”、“壞”、“一般”這樣的語言術語來表達,但在以往處理語言評價信息的過程中,往往存在著信息損失和集結結果不精確的問題。為此,Herrera和Martínez[1]于2000年提出用由一個語言術語和[-0.5, 0.5)中的一個數值組成的2元組,即二元語義模型來處理語言信息,避免了語言評價信息集成和運算過程中出現的信息損失和扭曲的問題[2]。2016年,Beg和Rashid[3]進一步提出了猶豫二元語義信息模型的概念。該模型考慮到了決策者在[-0.5, 0.5)中的多個數值之間猶豫的情況,因此比二元語義模型更適合處理模糊性和不確定性。本文將研究屬性值為猶豫二元語義信息的多屬性群決策問題。
已有的大多數決策方法都是建立在承認屬性間的完全可補償性的假設之上的。也就是說,方案Ai在某個屬性j1上比Ak差,而且無論差多少,都可以通過其他屬性j(j≠j1)上的Ai?jAk進行補償,使方案對的總體比較結果為Ai?Ak[4]。在實際決策過程中,這種處理方法有時是不合理的。比如,過期的食品即使很便宜人們也不會購買,即食品的價格屬性不能完全補償質量屬性。因此,在決策過程中考慮屬性間的部分可補償性是非常有必要的。ELECTRE(法文Elimination et Choice Translating Reality的縮寫)方法是一種基于級別高于關系[5-6]的多屬性決策方法,它通過不和諧性檢驗反映決策人關于屬性間的部分可補償性。此外,該方法具有算理簡明、過程清晰、對決策矩陣信息利用相對充分等特點[7],眾多學者對它進行了改進與應用[8-12]。……