摘要: 犹豫模糊语言术语集(HesitantFuzzyLinguisticTermSet,HFLTS)是把犹豫模糊集中以精确数字表示的隶属度信息替换为人类常用的自然语言。HFLTS结构上的优越性可以有效的处理决策问题中存在的不确定信息，因此克服了模糊语言法只能用单个语言评价表达决策... 展开 犹豫模糊语言术语集(HesitantFuzzyLinguisticTermSet,HFLTS)是把犹豫模糊集中以精确数字表示的隶属度信息替换为人类常用的自然语言。HFLTS结构上的优越性可以有效的处理决策问题中存在的不确定信息，因此克服了模糊语言法只能用单个语言评价表达决策者偏好的缺陷和犹豫模糊集无法使用自然语言作为隶属度的缺点。面对现实社会中一些复杂的决策问题，单个评价属性已经远远不能完成对问题的描述和刻画，因此，多属性决策应运而生。多属性决策是针对决策问题中具有多个属性且数量上有限的待评价方案进行排序选优。在实际生活中已经被应用到工程、经济、行政等多个方面。本文从HFLTS和多属性决策出发，主要研究基于HFLTS的多属性决策方法。本文的主要研究内容如下： 1.针对现有的HFLTS比较方法不能将决策者心理行为考虑在内的问题，本文提出了距离修正函数。通过距离修正函数将语言术语项映射到[-1,1]的坐标轴上，得到了一个非均匀分布的语言标度，并且定义了一种基于距离修正的得分函数，称为Score-HFLTS。借助距离修正函数，能够体现出决策者的心理偏好对HFLTS记分函数值的影响，并在优劣解排序法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution,TOPSIS)的基础上，提出了一种基于改进的得分函数和优劣解排序法的决策方法来处理多属性决策问题。 2.针对现有的HFLTS距离测度只考虑了术语值的大小，未考虑到术语数量的问题，本文定义了HFLTS离散度的概念，描述了HFLTS的离散程度，并且在文中给出了相关的性质。此外借助距离修正函数，提出了基于离散度和距离修正函数的HFLTS距离测度公式，进而提出了HFLTS的相似性测度。该方法的主要优点是不仅能有效地转换不同语义环境中的语言信息，还能避免现有距离测度的缺点，能够用于解决实际应用问题，如城市污水处理厂选址的推荐。 收起