论文摘要
群体决策是指多个人就某个问题共同协商做出决策。由于现实问题的复杂性和不确定性以及人认识上的模糊性,模糊数能更好的描述现实问题,表示决策者对问题的意见。模糊群体决策被广泛的用于解决现实问题,由于模糊数的特殊结构,模糊群体决策的理论和方法还不完善,存在很多问题未解决。本文主要研究如何利用动态权重集成L-R模糊数型专家意见为群体一致意见的问题。本文深入研究发现,要解决模糊专家群体一致意见的集成,必须先解决下面两个问题:1)L-R模糊数的α截集是否能表示隶属度为α时专家的意见;2)专家的权重和隶属度α之间关系。针对上述问题本文首先定义了L-R模糊数的α隶属集,用来表示隶属度为α时专家的悲观意见和乐观意见;然后分别定义专家悲观意见和乐观意见的平均偏差和相似度,在此基础上研究了专家的权重w和隶属度α之间的关系,得出专家的权重w是随阈值α的变化而变化的,而并不是固定不变的结论,同时专家的权重分为悲观意见权重和乐观意见权重,且两者之间是互不关联的。进而提出一种动态权重集成L-R模糊数型专家意见为群体一致意见的方法,并拓展到多属性模糊群体决策上,提出L-R模糊数型多属性专家意见的集成方法并给出了三种算法,最后重点讨论了基于TOPSIS的多属性专家意见集成方法。本文主要是从动态权重角度给出了集成方法。该方法在集成专家意见过程中,不仅考虑到专家悲观意见和乐观意见变化的不一致性,同时考虑了专家的权重和隶属度之间的关系。采用动态权重的方法更符合实际,进一步完善了模糊群体决策专家意见集成问题。