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摘要
针对多粒度语言的多属性群决策问题,提出基于不确定语言变量的一致化新方法。利用虚拟术语指标不丢失信息的特点,选取连续性语言评价集,提出符合所给条件的多粒度不确定语言变量的转换函数,将多粒度语言一致化,并探讨了其优势之处,验证了其合理性;给出了不确定语言变量的有序加权平均(ULV-OWA)算子的定义,该算子具有计算简便且能充分考虑偏好信息分布的特点,通过加权算术平均(ULWA)算子和ULV-OWA算子对偏好信息进行集结,再提出优势可能度法对方案排序。所提出的方法不但避免了决策者偏好信息的丢失,而且减少了决策者的工作量,简便直观。最后,通过一个现代电子商务背景下物流供应商选择的案例研究,验证了方法的有效性和合理性。
- 出版日期2017
- 单位南昌大学; 经济管理学院
