一种新的直觉模糊语言混合聚合算子及其在语言群决策中的应用

本文介绍了一种新型的直觉模糊语言混合聚合算子（NIFLHA）及其在语言群决策中的应用。在多层次的群体决策制定过程中，决策者们经常使用自然语言来评估每一项指标。自然语言中包含的不确定性信息需要通过特定的决策模型来处理，而语言聚合算子正是解决此类问题的重要决策模型之一。 文章首先针对直觉模糊语言变量的主要组成部分进行考虑，提出了一种新的聚合算子来解决在含有直觉模糊语言信息的情境下群体决策问题。直觉模糊集是由Atanassov提出的，它扩展了经典的模糊集概念，不仅包括隶属度，还包含了非隶属度和犹豫度。直觉模糊语言变量将这种模糊性引入到了语言变量中，以更好地模拟人们在决策过程中的不确切性。 在此基础上，作者开发了NIFLHA算子，并对其主要性质进行研究，使用了直觉模糊语言变量的运算规则和不同家族的NIFLHA算子。此外，文章还引入了多个人NIFLHA（MP-NIFLHA）算子，用于评估专家的意见，这有助于解决群决策中的复杂问题。 文章通过一个多人决策问题的示例来展示所提出算子的应用性和有效性。该示例展示了如何利用NIFLHA算子对语言信息进行融合处理，并最终给出决策建议。 具体到NIFLHA算子的应用场景，直觉模糊语言变量能够更好地模拟决策过程中的主观不确定性和信息的不完整性。在多个属性的群体决策制定（MAGDM）过程中，各决策者通常会根据他们的经验和知识对每一项指标进行评估。在实际应用中，这些评估往往是由自然语言中的词语或短语给出的，因此能够捕捉语言中的模糊性对于提高决策质量至关重要。 在多属性群体决策制定中，处理自然语言评估的一个有效方法是通过语言聚合算子，它能够将各个评估值以某种方式组合起来。本文提出的NIFLHA算子是在考虑直觉模糊语言变量的背景下，通过引入直觉模糊集理论来增强语言聚合算子的能力。通过这种方式，直觉模糊语言混合聚合算子能够在语言群决策中提供更准确、更灵活的决策支持。 除了介绍理论和算子外，文章还提供了一个实际应用的示例，通过具体的多人决策问题来演示NIFLHA算子如何在实践中发挥作用。该示例不仅证实了算子在理论上的合理性和有效性，也为实际决策问题的解决提供了一种可行的方法。 NIFLHA算子及其在语言群决策中的应用研究，对于处理不确定性和模糊性问题提供了新的思路和工具，特别是在需要将语言信息形式化的决策环境中，它能够有效地辅助决策者作出更加科学合理的判断。