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基于可能度的语言型多属性群决策模型研究的开题报告
开题报告
一、研究背景
在现实生活中，多个因素共同影响一个决策的情况很常见，而多属性决策模型因此应运而生。其中，语言型多属性群决策模型是一种常见的多属性决策模型，它通过将决策者的主观判断转化为数值计算，最终得出决策结果。
然而，在实际应用中，决策者对不同属性的偏好程度往往是有差异的，即一些属性对于决策结果的影响较大，而其他属性的影响则较小。因此，为了更准确地反映每个属性在决策结果中的作用，需要引入“可能度”的概念，从而对不同属性的权重进行量化和分配。
因此，本文拟就“基于可能度的语言型多属性群决策模型研究”展开研究，通过将可能度的概念引入群体决策模型，探讨可能度对于属性权重的影响，提高决策结果的准确性。
二、研究意义
当前，语言型多属性群决策模型在多个领域得到了广泛的应用，例如企业投资，人才选拔等。然而，在实际应用中，不同属性的权重往往不能完全由决策者主观判断来确定，这就需要从实际情况出发，探讨可能度在决策过程中的应用。
通过引入可能度的概念，可以更加准确地量化不同属性之间的重要性，从而得出更加科学的决策结果。因此，本文的研究具有以下意义：
1.提高决策结果的准确性：通过引入可能度概念，将决策者对各个属性的偏好程度量化，进而科学地确定属性权重，提高决策结果的准确性。
2.提高决策效率：该模型不需要太多的数学计算，同时易于实现和应用，因此能大大提高决策效率。
3.推广理论框架：本文提出的基于可能度的语言型多属性群决策模型不仅可以用于企业投资、人才选拔等领域，还可以应用于其他多属性决策情景，因此在理论研究方面也有积极的推广作用。
三、研究内容和方法
本文将从以下几个方面展开研究：
1.基于可能度的语言型多属性权重分配方法：本研究将构建基于可能度的语言型多属性权重分配方法，将可能度引入到属性权重确定中，从而减少人为因素的影响，提高权重准确性。
2.基于可能度的语言型多属性群决策模型的建立和求解：在权重分配阶段完成之后，建立基于可能度的语言型多属性群决策模型。然后利用启发式算法以求解模型，分析结果并对模型进行优化。
3.实例分析：以人才选拔为例，建立基于可能度的语言型多属性群决策模型，并通过具体案例的分析探讨该模型的实用性和有效性。
本研究将采用定量和定性相结合的研究方法，根据文献分析和实例分析推导出基于可能度的语言型多属性群决策模型及其求解算法，然后通过实际数据对模型进行验证，验证模型的实际应用价值。
四、预期成果
本研究预期的成果包括：
1.建立基于可能度的语言型多属性群决策模型，该模型具有更高的准确度和实用性。
2.提出基于可能度的语言型多属性权重分配方法，该方法可以更加客观和准确的确定属性权重。
3.实例分析，验证该模型的实际应用价值。
四、参考文献
1.Chen,M.J.,Kim,Y.J.,Jin,X.L.,&Li,Y.(2019).Agroupdecision-makingframeworkforservicesupplychainpartnerselectionbasedonlinguisticpreferenceinformationwithuncertainweight.AppliedSoftComputing,78,476-491.
2.Chen,S.M.,&Huang,Y.H.(2019).Anextendedhesitantfuzzylinguisticmulti-criteriadecision-makingapproachwithimprovedprioritization.JournalofIntelligent&FuzzySystems,37(4),4915-4928.
3.Dursun,M.,&Kabak,M.(2017).Ahesitantlinguisticweightedgeometricaggregationoperatorformulti-criteriadecisionmaking.NeuralComputingandApplications,28(6),1247-1261.