語言型多屬性群決策問題具有廣泛的理論研究和實(shí)際應(yīng)用背景,其在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)管理、工程和生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域獲得了極大的關(guān)注。目前,語言型多屬性群決策的研究主要存在三個(gè)方面的問題：首先,在語言信息集成的過程中,現(xiàn)有的語言信息代數(shù)運(yùn)算缺乏封閉性,即在現(xiàn)有的代數(shù)運(yùn)算體系下,語言信息的集結(jié)存在以犧牲良好的解釋性為代價(jià)的情況；其次,多屬性群決策問題中專家屬性信息存在不一致性,表現(xiàn)為各個(gè)專家受到知識和專業(yè)性的影響,其所考慮的屬性信息與其他專家可能不完全一樣；再次,多屬性群決策具有一定的群體性,一方面,群決策中各個(gè)專家集結(jié)到一起共同完成決策任務(wù),這是一個(gè)合作的過程,而另一方面,每個(gè)專家又帶有各自的利益和目的,存在沖突的可能,因而多屬性群決策過程是一個(gè)群體性活動(dòng)。另外,隨著語言信息理論的不斷發(fā)展和完善,出現(xiàn)了語言術(shù)語集、二元語義、虛擬語言術(shù)語、不確定語言變量、模糊語言術(shù)語、猶豫語言術(shù)語以及不平衡語言術(shù)語等多種類型的語言信息。因此,研究語言型多屬性群決策模型中存在的問題以及不同環(huán)境下語言型多屬性決策的求解和應(yīng)用具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。本文針對上述問題,給出了可行的解決方法,主要內(nèi)容包括：(1)基于Archimedean三角范數(shù)(t-范數(shù)、s-范數(shù))定義了一類二元語義變量和不確定語言變量新的代數(shù)運(yùn)算。該運(yùn)算的最大優(yōu)點(diǎn)在于其封閉性,克服了語言信息現(xiàn)有運(yùn)算體系在邏輯性和解釋能力上的不足。從理論上證明了新的封閉運(yùn)算體系滿足代數(shù)運(yùn)算的相關(guān)性質(zhì),如置換不變性、結(jié)合律和分配律等。在此基礎(chǔ)上,針對二元語義變量和不確定語言變量,分別構(gòu)建了一類基于Archimedean三角范數(shù)的有序加權(quán)算數(shù)平均算子、基于Archimedean三角范數(shù)的有序加權(quán)幾何平均算子,研究了這些算子具有的主要性質(zhì),并基于數(shù)學(xué)歸納法給出了簡潔的表達(dá)公式。同時(shí)考慮了這些新的語言信息集成算子在多屬性群決策問題中的應(yīng)用。(2)針對多屬性群決策中專家面臨的屬性信息可能存在的不一致情形,提出一類廣義的多屬性群決策(GMAGDM)模型,闡述了該決策模型的廣義性,從而一般的多屬性群決策和多屬性決策成為廣義多屬性群決策的兩個(gè)特例。考慮到專家屬性信息的復(fù)雜性,給出了兩類可行的解決流程：第一,對每個(gè)專家給出的決策信息應(yīng)用TOPSIS方法,繼而轉(zhuǎn)化為實(shí)值型多屬性決策問題進(jìn)行求解；第二,分別考慮專家權(quán)重優(yōu)先和屬性權(quán)重優(yōu)先的信息集成方法,其中前者能夠很好的維護(hù)專家和屬性權(quán)重的統(tǒng)一性,而后者則更貼近實(shí)際。(3)將軟集理論和模糊軟集理論分別拓展到二元語義和不確定語言環(huán)境下,提出二元語義軟集(2-TLSS)和不確定語言軟集(ULSS)的概念。系統(tǒng)地研究了兩類語言軟集的集合運(yùn)算、邏輯運(yùn)算和代數(shù)運(yùn)算。特別地,考慮了不同的封閉運(yùn)算環(huán)境下兩類語言軟集的代數(shù)運(yùn)算,同時(shí)將信息集成的原理引入到軟集的信息處理過程當(dāng)中。在此基礎(chǔ)上,給出了包括經(jīng)典軟集決策算法和基于信息集成原理的軟集決策方法在內(nèi)的若干新語言型廣義多屬性群決策方法。(4)在模糊集合和區(qū)間值模糊集信息測度理論的基礎(chǔ)上,給出了語言信息與不確定語言信息熵的公理化體系。結(jié)合已有的研究成果,分別提出了兩類語言信息熵的構(gòu)造：首先,基于一般的熵函數(shù)進(jìn)行構(gòu)造;其次,基于距離測度和熵測度之間存在的轉(zhuǎn)換關(guān)系進(jìn)行構(gòu)造。為研究其在群決策問題中的應(yīng)用,給出了語言型群決策問題的語言信息熵權(quán)方法和基于熵測度的最優(yōu)化賦權(quán)方法,通過實(shí)證分析給出了兩類賦權(quán)方法的具體應(yīng)用。(5)針對群決策中的群體性問題,將合作博弈理論與群決策問題結(jié)合起來,提出一類基于合作博弈理論的廣義多屬性群決策模型。文中定義了群決策誤差的概念,并應(yīng)用Shapley值方法確定群決策誤差在參與人(專家)之間的分配,設(shè)計(jì)了基于Shapley值的廣義多屬性群決策貼迭代賦權(quán)算法,討論了算法的收斂性和時(shí)間復(fù)雜度。繼而將其應(yīng)用到基于模糊語言偏好關(guān)系的廣義多屬性群決策問題中,給出了此類問題的求解新思路,結(jié)合實(shí)例表明本文所提出的方法具有較快的收斂速度和實(shí)際應(yīng)用的可行性。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：C934
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及綜述
        1.3.1 語言信息及其發(fā)展綜述
        1.3.2 多屬性群決策模型與方法研究綜述
        1.3.3 語言型多屬性群決策研究綜述
    1.4 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
        1.4.1 技術(shù)路線
        1.4.2 主要研究內(nèi)容
        1.4.3 創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 語言信息及其集成
    2.1 語言信息概念及其表示
        2.1.1 語言術(shù)語集
        2.1.2 二元語義
        2.1.3 虛擬語言術(shù)語
        2.1.4 不確定語言變量
    2.2 語言信息集成
        2.2.1 有序加權(quán)平均算子
        2.2.2 二元語義信息集成算子
        2.2.3 不確定語言信息集成算子
    2.3 基于語言信息的群決策模型
        2.3.1 語言型多屬性群決策模型
        2.3.2 語言型多屬性群決策存在的不足
    2.4 對本文研究的主要啟示
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于Archimedean三角范數(shù)的語言信息新運(yùn)算法則
    3.1 Archimedean三角范數(shù)
        3.1.1 Archimedean三角范數(shù)的基本概念
        3.1.2 基于Archimedean三角范數(shù)的模糊信息代數(shù)運(yùn)算構(gòu)建
    3.2 基于Archimedean三角范數(shù)的二元語義封閉運(yùn)算
    3.3 基于Archimedean三角范數(shù)的不確定語言變量封閉運(yùn)算
    3.4 基于新運(yùn)算法則的語言信息集成
        3.4.1 基于Archimedean三角范數(shù)的二元語義信息集成算子
        3.4.2 基于Archimedean三角范數(shù)的不確定語言信息集成算子
    3.5 基于Archimedean三角范數(shù)語言信息集成算子的應(yīng)用
        3.5.1 基于Archimedean三角范數(shù)的二元語義信息集成算子的應(yīng)用
        3.5.2 ATN-ULGWPA算子在多屬性決策問題中的應(yīng)用
    3.6 本章小結(jié)
第四章 語言型廣義多屬性群決策模型
    4.1 多屬性群決策屬性信息的不一致性
        4.1.1 多屬性群決策屬性信息不一致性產(chǎn)生的背景
        4.1.2 研究多屬性群決策屬性信息不一致性的意義
    4.2 廣義多屬性群決策模型
        4.2.1 廣義多屬性群決策模型概念
        4.2.2 廣義多屬性群決策性質(zhì)
    4.3 語言廣義多屬性群決策的TOPSIS方法
    4.4 語言型廣義多屬性群決策信息集成方法
        4.4.1 專家權(quán)重優(yōu)先的語言型廣義多屬性群決策信息集成方法
        4.4.2 屬性權(quán)重優(yōu)先的語言型廣義多屬性群決策信息集成方法
    4.5 本章小結(jié)
第五章 語言軟集理論及其在廣義多屬性群決策中的應(yīng)用
    5.1 軟集理論
        5.1.1 軟集理論的發(fā)展
        5.1.2 軟集的概念
        5.1.3 模糊軟集
    5.2 基于語言信息的軟集
        5.2.1 二元語義軟集
        5.2.2 不確定語言軟集
    5.3 語言型廣義多屬性群決策的軟集方法
        5.3.1 語言軟集及其在多屬性群決策中的應(yīng)用
        5.3.2 不確定語言軟集及其在多屬性群決策中的應(yīng)用
    5.4 算例分析
        5.4.1 基于二元語義軟集的多屬性群決策分析
        5.4.2 基于不確定語言軟集的可行候選人選擇模型
    5.5 本章小結(jié)
第六章 語言信息熵測度及其在廣義多屬性群決策中的應(yīng)用
    6.1 信息熵測度
    6.2 語言信息熵
        6.2.1 語言信息熵
        6.2.2 不確定語言信息熵
    6.3 語言型廣義多屬性群決策信息測度方法
    6.4 算例分析
        6.4.1. 建筑環(huán)境的主觀評估
        6.4.2 基于不確定語言信息的建筑環(huán)境主觀評價(jià)
    6.5 本章小結(jié)
第七章 群決策的群體性與博弈
    7.1 群決策的群體性分析
    7.2 基于合作博弈的群決策分析
        7.2.1 合作博弈與Shapley值
        7.2.2 基于模糊語言信息的廣義多屬性群決策模型描述
        7.2.3 基于合作博弈理論的群決策賦權(quán)方法
    7.3 語言型廣義多屬性群決策合作博弈方法
        7.3.1 集結(jié)過程
        7.3.2 選擇過程
    7.4 案例分析
    7.5 本章小結(jié)
第八章 總結(jié)與展望
    8.1 全文工作總結(jié)
    8.2 進(jìn)一步工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間的科研工作

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