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概率语言术语集(Probabilistic linguistic term set,PLTS)是对犹豫模糊语言术语集(Hesitant fuzzy linguistic term set,HFLTS)的拓展,是一种描述不确定语言信息的新工具。使用PLTS,所表示的决策信息更加符合人类思维的不确定性,从而更为准确反应决策者的偏好,更加适合处理较为复杂的决策问题。因此,本文对 PLTS 所构成的概率语言偏好关系(Probabilistic linguistic preference relation,PLPR)的一致性判定问题进行研究,主要研究成果如下:当概率值相同时,得到PLPR的一种特殊形式犹豫模糊语言偏好关系(Hesitant fuzzy linguistic preference relation,HFLPR),从而研究 HFLPR 的一致性判定问题。本文提出了 HFLPR的一致性新定义,针对现有HFLPR的一致性检验方法存在的问题,提出了一种基于目标规划模型的一致性判定方法,基于该方法,对于一致的HFLPR,可以直接从模型中得到方案的优先级权重,从而对候选方案进行排序。通过应用语言偏好关系(Linguistic preference relation,LPR)的一致性指标来进一步衡量HFLPR是否满足满意一致性。对于不一致的偏好关系,提出了模型优化方法和迭代优化方法进行修正。为说明所提方法的有效性,本文给出包括完全一致性判定、满意一致性判定和一致性改进在内各方法的算例,并与现有HFLPR的研究内容进行比较分析。当概率和小于1时,研究PLPR的一般形式下偏好关系的一致性判定问题。提出标准化概率语言术语集(Normalized probabilistic linguistic term set,NPLTS),将概率信息不完整的PLTS标准化为区间形式的概率语言,基于NPLTS提出NPLPR,提出PLPR的期望一致性定义,并应用目标规划模型检验其一致性,对于一致的PLPR,提出通过成对线性规划模型获得区间权重作为最终的排序权重,同时提出概率语言几何一致性指标(Probabilistic linguistic geometric consistency index,PLGCI)以判断PLPR的满意一致性。为处理PLPR的不一致,提出通过调整偏好关系中的概率信息和语言术语改善一致性,结合这两种方法提出PLPR不一致的修正算法,并给出算例验证所提方法的有效性。将本文提出的方法运用到石油化工厂火灾事故紧急决策支持中去,分别使用HFLPR和PLPR对应急方案进行评价决策,并给出结果分析。