摘要

本文提出了一种基于粒计算的多层次顺序三向决策（S3W-GDM）方法，用于解决双层次犹豫模糊语言术语集（DHHFLTS）环境下的群决策问题。该方法同时考虑了群决策问题的模糊性、犹豫性和变化性，通过定义专家决策表和决策级信息的提取/聚合，利用邻域理论、优势关系和后悔理论（RT）重新设计条件概率和相对损失函数的计算，提高了决策效率和决策结果的可解释性。

原理

1. 条件概率计算：基于邻域理论和优势关系，提出了一种适用于DHHFLTS场景的条件概率计算方法，通过构建邻域二元关系和引入优势关系，计算条件概率，以更好地捕捉不确定决策信息和决策者的心理因素。
2. 相对感知效用函数：通过引入后悔理论，构建了相对感知效用函数，以更好地反映决策者的心理偏好和决策行为，通过考虑决策者的风险规避和后悔厌恶，计算相对感知效用，以提高决策的准确性和合理性。

流程

1. 问题陈述：明确群决策问题的定义和相关参数，包括备选方案、条件属性、专家权重等。
2. 多粒度决策表构建：根据条件属性的重要性，构建多粒度决策表，通过提取和聚合专家评价信息，得到融合决策表。
3. S3W-GDM方法：基于多粒度融合，提出S3W-GDM方法，通过计算条件概率和相对感知效用，进行决策，得到备选方案的分类和排序结果。
4. 算法实现：给出了S3W-GDM方法的算法实现，包括专家决策表的提取和聚合算法、多粒度S3W-GDM方法的算法。

应用

1. 医疗诊断：可以应用于医疗诊断领域，帮助医生快速准确地做出诊断决策，提高医疗效率和质量。
2. 应急决策：可以应用于应急决策领域，帮助决策者快速做出决策，提高应急响应能力和决策效率。
3. 多属性决策：可以应用于多属性决策领域，帮助决策者综合考虑多个属性，做出更加全面和准确的决策。