基于共识模型和ORESTE的扩展概率语言多属性群决策方法

摘要：

扩展概率语言词集作为一种更具通用性的语言信息表示模型,能够更加充分地描述原始评价信息,提高语言多属性决策的科学性.鉴于此,本文针对扩展概率语言环境下的多属性群决策问题,提出一种基于共识模型和ORESTE方法的多属性群决策方法.首先,给出了扩展概率语言词集的概念以及相关理论.其次,考虑到群决策过程中专家群体因知识背景以及素质能力的不同从而给出不同的评价信息导致群体意见不一致的情况,提出了扩展概率语言环境下的共识模型.再次,鉴于多数情况下备选方案间不存在单一排序顺序,本文对经典的ORESTE方法进行改进,提出扩展概率语言ORESTE方法.基于本文提出的扩展概率语言共识模型和扩展概率语言OR-ESTE 方法,提出了扩展概率语言多属性群决策方法.最后,为了验证本文提出方法的有效性和合理性,采用共享单车设计方案评价算例进行分析,并通过与其他方法的对比分析说明本文提出方法的优越性.

关键词：扩展概率语言词集、共识模型、ORESTE方法、多属性群决策

所属期刊栏目：29

分类号：C934(管理学)

资助基金：国家自然科学基金;山东省泰山学者工程专项经费资助项目;山东省自然科学基金;国家社会科学基金

在线出版日期：2021-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：199-209