周熠烜， 王 熠， 平轶男， 徐立为

(安徽大学 数学科学学院，合肥 230601)

0 引 言

随着社会的进步与发展，管理决策问题已成为社会生活中不可或缺的一部分。而在实际决策问题中[1]，由于客观事物的复杂性、决策者认识上的局限性以及思维判断的模糊性，决策者很难用精确的清晰数来定量描述自己的评价，而更倾向于用“一般好”、“很好”这样定性的语言变量来描述自己的评价信息，在此基础之上，多种语言评价信息例如纯语言[2]、犹豫模糊语言[3]、二元语义模型[4]等被相继提出并应用至群决策、模式识别、工业工程等实际领域中。

语言决策中最核心的问题之一是基于语言信息的词计算。目前，绝大多数处理语言信息的方法可以分为两类。一方面，直接对语言信息进行处理，例如Herrera等和Torra提出了有序语言计算模型[5-6]，即利用语言评价集自身的顺序结构直接对语言符号进行处理。但是这类方法事先定义的语言评价集是离散的，语言信息经过运算后，很难精确对应到初始的语言评价信息集，因此会产生信息的丢失。为此，Herrera等提出了二元语义的计算模型[4，7]，将语言短语看作在其定义域内是连续的，以预定的语言短语集合中的短语和一个数值的形式来表示语言评价信息运算后所获得的所有信息，这样能尽可能地确保原始语言信息的完整与真实。另一方面，是将语言评价信息转化为模糊数。对于语言评价信息取语义函数后，一般得到的还是一个确定的值，因此不能很好地反映语言评价信息本身具有的不确定性。……