王伟明副教授团队成果在《中国管理科学》发表

来源：江西财经大学时间：2024-11-24 08:19:54

　　近日，工商管理学院王伟明副教授撰写的论文“基于TTD_WAA算子和TPBM算子的混合型多属性大群体决策方法”在期刊《中国管理科学》在线发表。

　　文章针对传统混合型多属性群体决策方法大多仅适用于中小规模群体的情况，提出了一种新的基于三维二元语义密度算子和二元语义幂Bonferroni算子的混合型多属性大群体决策方法。文章的主要步骤如下：首先，给出四种不同的转换函数，以此将各决策者给出的包含精确数、区间数、语言变量和不确定语言变量一致化为二元语义信息；然后，定义三维二元语义密度算子，以此将一致化后各决策者的二元语义多属性决策矩阵进行集结；最后，在二元语义幂Bonferroni算子的基础上，对群体综合的二元语义多属性决策矩阵进行集结。文章的主要特点如下：一是定义了4种不同的转换函数，其能够将精确数、区间数、语言变量和不确定语言变量一致化为二元语义信息，进而能够较好地解决混合决策信息的处理问题；二是将一维密度算子、二维密度算子拓展到三维二元语义密度算术加权平均算子，该算子不仅能够利用二元语义算术加权平均算子的优点，还能够考虑三维二元语义数据分布的疏密程度；三是探讨了一种密度影响因子的确定方法，进而实现了传统密度权重的改进研究，其能够充分考虑群体共识度和提高群体满意度，最终使得决策结果更为可靠；四是将幂算子和Bonferroni算子进行融合，提出了二元语义幂Bonferroni平均算子，该算子不仅能够较好地体现属性之间的关联性，还能够消除异常属性值对决策结果产生的不利影响；五是针对各决策者给出的多属性决策矩阵，提出了一种较为合理的聚类分组方法，为解决多属性群体决策分类问题提供了一种新的途径；六是针对各决策者给出的多属性决策矩阵，提出了一种较为合理的聚类分组方法，为解决多属性群体决策分类问题提供了一种新的途径。