摘要

考虑到评价指标权重信息完全未知且专家语言评价和自然现象通常服从正态分布特征的多属性决策问题,引入犹豫正态语言信息元(HNLE)的定义,构建了基于犹豫正态语言有序加权平均(HNLOWA)算子的决策模型。首先,为了全面有效地描述复杂环境下的专家评价信息,定义了HNLE及其运算规则;其次,提出HNLOWA算子对专家的评价信息进行融合,并进行该算子的优良性质研究;最后,采用离差最大化思想计算未知的属性权重,结合HNLOWA算子设计了犹豫正态语言环境下的多属性决策方法。运用该方法计算4种模具制造云系统的期望得分值,根据该分值筛选出最佳的模具制造系统,通过模具制造系统选择评估案例,验证了该决策方法的可靠性。

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