基于属性值的概率语言多属性决策方法

　　作为一种复杂语言评估表达模型，概率语言术语集通过赋予各语言项不同的权重，可深入地反映评估中的模糊、犹豫、偏好、不完整等不确定情形，进而能有效地刻画专家个体或群体给出的复杂语言评估信息。与其他语言评估表达模型相比，概率语言术语集更具一般性，能刻画多数语言评估表达模型所不能刻画的评估信息，从而使得概率语言术语集在实际评估及决策过程中可以得到广泛应用。基于概率语言术语集的决策理论与方法受到了国内外学者的广泛关注，并已成功应用于决策分析、质量控制、绩效评估、工程管理、供应链管理、服务管理、医疗管理等诸多领域，《基于属性值的概率语言多属性决策方法》主要介绍近年来国内外学者，特别是作者所在研究团队在概率语言术语集的基本运算、信息测度、集成算法以及基于概率语言评估信息的复杂决策模型和应用等方面的*新研究成果。

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目录　
第1章　概率语言术语集　1　
1.1　语言评估方法概述　2　
1.2　概率语言术语集及其运算法则　18　
1.3　概率语言术语集在多属性决策中的应用　33　
第2章　概率语言信息测度　42　
2.1　概率语言信息的距离测度　42　
2.2　概率语言信息的相似性测度　49　
2.3　概率语言信息的关联测度　51　
2.4　概率语言信息的熵测度　53　
第3章　基于集成算子的概率语言多属性决策方法　62　
3.1　基于线性关系的概率语言集成算子及其应用　62　
3.2　基于非线性关系的概率语言集成算子及其应用　67　
第4章　考虑理想解的概率语言TOPSIS及VIKOR方法　83　
4.1　基于概率语言信息的TOPSIS方法及应用　83　
4.2　基于概率语言信息的VIKOR方法及应用　92　
第5章　基于概率语言信息的MULTIMOORA方法　104　
5.1　概率语言决策信息采集与标准化　105　
5.2　概率语言信息的集成模型　108　
5.3　基于拓展的Borda法则的子排序聚合　111　
5.4　案例分析　113　
第6章　基于概率语言信息的DNMA方法　118　
6.1　概率语言DNMA方法　119　
6.2　案例分析　133　
第7章　概率语言环境下的属性权重确定方法　147　
7.1　基于多目标优化的概率语言客观赋权法　147　
7.2　考虑属性关联度的概率语言组合权重确定法　163　
参考文献　173　
附录　182