決策分析是人類(lèi)的一類(lèi)普遍活動(dòng)，決策分析的理論和方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人們生活的方方面面。多屬性決策是決策分析中一種常見(jiàn)的類(lèi)型，也是管理科學(xué)領(lǐng)域的重要分支。多屬性決策的實(shí)質(zhì)是決策者利用已有的信息，基于多個(gè)相互沖突、矛盾的屬性，通過(guò)一定的方式對(duì)一組備選方案進(jìn)行選擇的過(guò)程。多屬性決策包含兩個(gè)重要環(huán)節(jié)：一是信息的提供，即可用于決策的信息有哪些；二是信息的集結(jié)，即如何集結(jié)相關(guān)的信息。模糊多屬性決策方法將不確定或模糊信息用于決策過(guò)程，可以提高多屬性決策的科學(xué)性和實(shí)用性。對(duì)于一些模糊多屬性決策問(wèn)題，根據(jù)屬性的特征和其他不確定因素，將不同屬性上的評(píng)價(jià)值分別以其適當(dāng)?shù)男畔㈩?lèi)型來(lái)表示，會(huì)顯得更為合理和靈活。因此，研究基于模糊信息的多屬性決策方法具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 
本書(shū)主要內(nèi)容如下： 
第1章對(duì)模糊多屬性決策相關(guān)概念進(jìn)行了界定，對(duì)相關(guān)主題的研究進(jìn)展進(jìn)行了評(píng)述。 
第2章分析了基于殘缺模糊偏好關(guān)系的多屬性決策方法。在確定缺失元素之前，首先對(duì)初始的殘缺模糊偏好關(guān)系的乘性一致性進(jìn)行測(cè)量和調(diào)整，提高了其乘性一致性水平。在此基礎(chǔ)上，確定缺失元素，并進(jìn)一步進(jìn)行多屬性決策。與其他的基于殘缺模糊偏好關(guān)系的決策方法相比，多屬性決策方法的決策結(jié)果更加可靠。 
第3章分析了基于重要性權(quán)重連續(xù)廣義有序加權(quán)平均算子的多屬性決策方法。具體內(nèi)容包括：提出了重要性權(quán)重連續(xù)廣義有序加權(quán)平均算子，討論了算子的性質(zhì)和特例，研究了基于該算子的多屬性決策方法。與其他的連續(xù)型有序加權(quán)平均集結(jié)算子相比，該算子可以處理區(qū)間數(shù)帶有重要性權(quán)重函數(shù)的情形，且包含現(xiàn)有的多個(gè)算子為其特例，所以更具有普適性。 
第4章討論了基于非等距語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集下的冪均算子的多屬性決策方法。該章基于模糊集理論，通過(guò)優(yōu)化模型提出了比例二元語(yǔ)義的規(guī)范數(shù)值表示并用于運(yùn)算過(guò)程；在此基礎(chǔ)上，提出了集結(jié)比例二元語(yǔ)義信息的比例二元語(yǔ)義冪均算子，以及基于該算子的多屬性決策方法。該算子既可用于等距語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集，也可用于非等距語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集，從而克服了現(xiàn)有語(yǔ)言?xún)缇�算子只能用于集結(jié)等距語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集的缺陷。 
第5章討論了基于猶豫模糊語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集的多屬性決策方法。該章定義了猶豫模糊語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集的模糊包絡(luò)，研究了基于模糊包絡(luò)的多屬性決策方法。與Rodriguez等提出的語(yǔ)言區(qū)間數(shù)型的包絡(luò)相比，該章提出的梯形模糊數(shù)型的模糊包絡(luò)，可以體現(xiàn)決策者對(duì)語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)的不同偏好，同時(shí)也便于進(jìn)行語(yǔ)言計(jì)算。該章進(jìn)一步提出了基于比較語(yǔ)言表達(dá)式的模糊偏好關(guān)系的加性一致性測(cè)量和調(diào)整算法，拓展了比較語(yǔ)言表達(dá)式的應(yīng)用范圍，為決策者提供了更多的評(píng)價(jià)信息表達(dá)方式。 
第6章將Campanella和Ribeiro所提出的動(dòng)態(tài)多屬性決策模型用于語(yǔ)言決策中，建立了新的動(dòng)態(tài)多屬性語(yǔ)言決策模型，拓展了其應(yīng)用范圍�；�于Yager所提出的tripleΠ 算子，提出了集結(jié)二元語(yǔ)義信息的具有全面增強(qiáng)性質(zhì)的集結(jié)算子，從而克服了現(xiàn)有的具有全面增強(qiáng)性質(zhì)的算子無(wú)法用于集結(jié)語(yǔ)言信息的缺陷。 
第7章構(gòu)建了一個(gè)基于廣義VIKOR的帶有不完全異質(zhì)信息的多屬性群決策框架，以求解應(yīng)急模糊多屬性決策情境下更為合理和容易接受的妥協(xié)解，并將其應(yīng)用于應(yīng)急供應(yīng)商選擇問(wèn)題。將經(jīng)典的VIKOR方法拓展到基于規(guī)范化距離的廣義VIKOR方法，有助于在應(yīng)急多屬性決策中更靈活地處理多屬性異質(zhì)信息。應(yīng)急決策情境下時(shí)間和信息都是有限的，若不同屬性上的評(píng)價(jià)值能以適當(dāng)?shù)男畔㈩?lèi)型來(lái)表示，會(huì)顯得更為靈活和合理，專(zhuān)家可以按其偏好的信息類(lèi)型更充分地表達(dá)其偏好，從而提高決策效率，改善決策效果。 
第8章討論了一種基于參考點(diǎn)輔助的異質(zhì)信息模糊多屬性決策方法，并將其應(yīng)用于供應(yīng)商評(píng)估問(wèn)題。在不確定或者模糊性較強(qiáng)的決策情境中，決策者往往需要借助參考產(chǎn)品或解決方案進(jìn)行決策。該章將精確數(shù)、各種模糊信息和概率信息集成到同一決策框架中，建立了歸一化的增益和損失距離矩陣，從而保證了不同屬性上不同標(biāo)度的精確值、模糊值和不確定值在計(jì)算中的兼容性。為了充分考慮異質(zhì)信息本身的特征及其在異質(zhì)決策矩陣中的作用，該章引入可靠度，以表征不同類(lèi)型數(shù)據(jù)的可靠性對(duì)決策結(jié)果的影響。運(yùn)用參考點(diǎn)輔助決策，既可以考慮決策者的心理效用，又可以有效地應(yīng)對(duì)有限時(shí)間內(nèi)的海量數(shù)據(jù)和決策者有限的數(shù)據(jù)收集與處理能力之間的矛盾。 
第9章從多屬性距離測(cè)量的角度，討論了一種考慮屬性間相互作用的多屬性決策方法，并將其應(yīng)用于屬性間存在交互的可持續(xù)供應(yīng)商選擇問(wèn)題。在某些情況下，很難建立屬性間相互獨(dú)立的屬性集，或者需要為此付出高昂的成本。如可持續(xù)供應(yīng)商選擇問(wèn)題，需要同時(shí)考慮技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等因素，不同指標(biāo)之間存在交互的可能性很大。該章基于Choquet積分定義了考慮屬性之間相互作用的多屬性距離測(cè)量，即Choquet積分距離測(cè)量，提供了一種解決屬性間交互的多屬性決策的新思路，該方法更適合解決不同屬性的評(píng)估值無(wú)法直接有效聚合的模糊多屬性決策問(wèn)題。 
本書(shū)編寫(xiě)分工如下：蔡建峰撰寫(xiě)第1章，劉紅彬撰寫(xiě)第2章至第6章，王曉東撰寫(xiě)第7章至第9章。全書(shū)由蔡建峰統(tǒng)稿。 
本書(shū)在撰寫(xiě)過(guò)程中，借鑒了很多前輩和本領(lǐng)域眾多學(xué)者的成果，在此，對(duì)書(shū)中所參考的文獻(xiàn)的作者表示誠(chéng)摯的感謝。限于時(shí)間和作者水平，書(shū)中難免有不當(dāng)之處，敬請(qǐng)讀者批評(píng)、斧正。 
著者