伊长生, 牛家强, 潘瑞林

(安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽马鞍山 243032)

1 引 言

随着社会经济的快速发展和事物本身的复杂性加剧,多属性决策问题在社会、经济、文化以及企业的生产运营管理等领域得到了广泛应用,如复杂产品协同开发的供应商选择问题[1],医疗服务机构的满意度测评[2],设备开发方案的选择问题[3]等.而多属性决策过程,实质上就是决策者在一组具有一定属性的备选方案中选出最优方案的过程,这些属性可能是定量的也可能是定性的.然而在现实的多属性决策过程中,考虑到信息本身的自然属性以及人类思维的主观性和模糊性,决策者往往不能精确地以量化的形式给出评价信息,只能粗略地以定性的语言短语的形式给出评价信息.为此,Zaheh[4]最先提出了用语义变量(如“差”、“一般”、“好”等)来给出评价信息,使得表达更加符合决策者的意识.基于此种方法,已有学者提出了一些相关的语言运算模型[5,6],但这些模型存在着运算结果常常与事先定义的语言评价集中的元素不一致的问题,只能近似地用语言评价集来代替.为了解决此类信息缺失和运算结果不精确的问题,Herrera 等[7]提出了二元语义分析模型,并在实际决策问题中得到了广泛应用.近年来,学者们针对二元语义模型展开了多种形式的扩展研究.比如,Wang 等[8]基于“符号比例”的概念提出了比例二元语义模型;张永政等[9]提出了基于二元语义和D 数的语义评价……