基于二元语义的语言加权取大改进算法的研究
为了求解基于自然语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种基于二元语义的语言加权取大(T-LWM)改进算法.该算法利用二元语义对传统语言加权取大算法进行改进,将语言评价信息转换成二元语义形式,求取各决策者给出的属性权重平均值作为方案集结数据.该方法的目标是降低决策结果易受个别决策者不良数据影响,提高算法的健壮性.验证结果表明:与传统的语言加权取大算法相比,该算法具有运算简便,决策过程客观,分辨方案能力强的优点.
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