Resumen de Two dimension 2-tuple linguistic approach for multi-attribute group decision making method under uncertainty

Zelin Wang

• español

  Los términos lingüísticos permiten evaluar fácilmente atributos en la toma de decisiones en grupo multi-atributo (TDGMA). La información lingüística bidimensional 2-tupla (LB2T), basada en el modelo de representación lingüística 2-tupla, añade otro término lingüístico 2-tupla que expresa el grado de fiabilidad de las evaluaciones. El enfoque L1B2Treducirá la incertidumbre y mejorará la fiabilidad de los resultados de la toma de decisiones. En primer lugar, se desarrolla un nuevo modelo de cálculo LBZT desde una perspectiva estocástica. En segundo lugar, se mide el grado de fiabilidad de la evaluación ajustada durante el proceso de alcance de consenso (PAC) en TDGMA con información LBZT. A continuación, se considera la tolerancia de los responsables de la toma de decisiones para cambiar sus opiniones, y se propone un PAC con un ajuste mínimo. Por último, algunos ejemplos ilustrativos muestran que los métodos propuestos son eficaces y razonables.

• English

  Linguistic terms are more easily represented than crisp, numbers for attribute assessments in multiple attribute group decision making (MAGDM). The two-dimension 2-tuple linguistic (TD2L) label, based on the traditional 2-tuple línguistic representation model, adds another 2-tuple linguistic term can express the reliability degree of the assessments. Considering the uncertainty of the decision making environment, TD2L approach will reduce the uncertainty and improve the reliability of decision making results. First, a novel TD2L computation model is developed from stochastic perspective. Second, the reliability degree of the adjusted assessment is measured during the consensus reaching process (CRP) in MAGDM with T02L information. Then consider the tolerance of decision makers for changing their opinions, a CRP with minimum adjustment is proposed. Finally, some illustrative examples show the proposed methods are effective and reasonable.