【摘 要】
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语言型多属性群决策在社会、市场分析、经济等方面应用广泛，它是决策科学理论的重要组成部分。由于在决策过程中决策环境的不确定性，在面对复杂问题进行决策时，往往不能利用定量
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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语言型多属性群决策在社会、市场分析、经济等方面应用广泛，它是决策科学理论的重要组成部分。由于在决策过程中决策环境的不确定性，在面对复杂问题进行决策时，往往不能利用定量的方法进行决策分析，因此，专家利用语言信息进行方案属性的评价往往更加直观和方便，减少了信息的丢失，同时，利用群决策可以避免因其中某个专家决策的失误而导致决策结果评判错误，避免不良后果的情况发生，保证了决策结果的准确性，特别是对于电力建设项目而言，决策的结果直接影响到项目实施能否达到预期。诱导型语言算子常用于多属性决策问题，其主要特征是利用诱导变量进行指标值的重新排列，根据排列后的位置进行加权集结。 本研究主要内容包括：⑴通过研究诱导有序加权平均(IOWA)算子和概率有序加权平均(POWA)算子的性质，了解诱导变量和概率变量形成的集成算子在多属性群决策中的应用，在此基础上研究诱导语言概率有序加权平均(ILPOWA)算子，分析不同重要程度下集成算子的集结结果。⑵将诱导语言概率有序加权平均(ILPOWA)算子推广到诱导不确定语言广义概率有序加权平均(IULGPOWA)算子，其中，对于指标值以不确定语言变量所表示的情形，利用诱导不确定语言广义有序加权平均(IU LGOWA)算子和不确定语言广义概率加权平均(ULGPWA)算子形成的IULGPOWA算子进行集结，这个新的集成算子不仅考虑了参数所在位置重要性程度，还考虑了参数的概率，与其他集成算子更具一般性，同时，根据电力建设项目特点，对新的集成算子进行实证分析。⑶基于诱导二元语义广义有序加权平均(2TLGOWA)算子和二元语义广义概率加权平均(2TLGPA)算子，形成诱导二元语义广义概率有序加权平均(2TLIGPOWA)算子，利用二元语义描述指标值，有效地减少信息的丢失，同时，在广义的环境下考虑概率信息和决策者的态度特征，在最大值和最小值中提供了一个集结算子族，阐述了该决策模型的广义性，与其他集成算子更具一般性，并在电力建设项目背景下进行广义集成算子的多属性群决策实证分析，验证了其有效性。
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