决策类文献赏析（1）

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　　今天小编为大家带来 《基于后悔理论与群体满意度的犹豫模糊随机多属性决策方法》 文献赏析，一起来看看吧！
　　建议在浏览本文的同时参照文献原文 以获得更佳的阅读体验I. 摘要/关键词
　　摘要： 针对属性权重完全未知，属性值为犹豫模糊元的随机多属性决策问题，提出一种基于后悔理论与群体满意度的随机决策方法。首先，为避免人为给定参考点带来的主观随机性，基于属性值的方差与得分函数定义一种群体满意度，并根据群体满意度建立属性权重优化模型。其次，基于后悔理论构建方案两两相比的后悔值矩阵与欣喜值矩阵，并根据决策群体总体心理感知值对方案进行排序。最后，给出算例验证方法可行性与有效性。
　　关键词： 犹豫模糊元；群体满意度；后悔理论；随机决策
　　刊登于中国管理科学的高级文献，这就足以说明这篇文章的含金量。一篇文章的摘要和关键词就好似人的脸，写得好与坏就如同人长得像吴彦祖或是罗玉凤。这篇文章的摘要采用决策方法类论文经典模板，即针对...的决策问题，提出一种...的方法，然后逐步介绍具体步骤。这短短的几句话涵盖了摘要所有的内容，包括问题陈述、动机、方法、结果和结论。更重要的是，摘要里面不存在废话，每个词都是精挑细选出来的，对于重复和不吸引眼球的词语都会进行删减。
　　在关键词的选择上，作者将研究方法（群体满意度）（后悔理论）、研究问题（犹豫模糊元）（随机决策）放了上去。决策类文献总归来说是一种拼凑，把几种方法进行综合并嵌套在另一种问题上。当然，这种方法肯定经过了调整，以解决别人尚未研究或是已研究过但没采用这种方法的问题。关键词就像是商品的标签，选得合适合理才有更多想看这个主题的人搜到这篇文章，从而获得更多的引用。
　　II. 引言
　　文献的引言共分为三段：
　　第一段介绍背景，把群决策、（犹豫）模糊集的背景进行阐述；
　　第二段对犹豫模糊集这个概念进行说明。在引入的文献中，首先从这个概念的运算规则这种最基础下手，然后再是犹豫模糊集在多属性决策中的应用。
　　第三段表明随机多属性决策方法在犹豫模糊环境下的研究较少，给出了具有代表性的一篇与之相关的文献，指出其局限性，并阐述自己的方法。
　　这篇文章前言写得干净利落，解决了以下问题：论文的研究背景是什么？前人做了哪些相关研究工作？作者为什么要做这个研究？论文有什么新意或重要发现？
　　其实引言也有套路和模板，但好的文章和一般的文章最大的差距也在于引言这块。必须要先把研究主题相关的文献进行提炼，从这些文献中找到对自己的论文有用的点，不然就是胡乱拼凑。  III. 基本概念
　　文章介绍了两个概念，分别是犹豫模糊集和后悔理论。
　　本文仅截取一部分进行分析。如果说前言体现一个人的语文归纳写作水平，基本概念这块就考验一个人的数学逻辑能力，这表现在参数设置、公式前后逻辑等方面。有的时候在该板块中还会对概念进行详细说明，如文中对后悔理论的进一步介绍。  IV. 决策方法
　　该板块作者采用分-总的形式。
　　首先对研究问题进行描述，用参数表示各指标和方案，这是几乎所有的决策类文章都会有的。
　　构建决策矩阵。有的文献没有在决策方法这个版块里给出参数化的矩阵，这里作者为使方法更让读者所理解，因此在这步给出了如上形式的决策矩阵。
　　这个版块里也有补充的定义，并且作者对它进行了举例补充说明。
　　这里进入＂总＂的环节，对刚才的所有步骤进行汇总，让读者更能直观地看到方法的思路和逻辑。
　　在版块的最后还有个小结，将具体步骤再次进行阐述。相较于摘要和前言中的对方法的描述，这里代入了参数和更加具体的信息，可以说是把想法切实传达给读者了。  V. 算例分析
　　文中算例分析分为两步：带值计算和对比分析。本文仅对对比分析进行赏析。
　　对比分析能够说明自己文章中的方法与别人的方法的相同点与不同点，哪里有优势，哪里又存在需要改进的地方。作者将他的方法同AHFWAW算子和基于前景理论的犹豫模糊群决策方法进行比较分析，证明自己所创方法的可行性与有效性，并指出方案评分出现不同的原因。要想说服别人接受自己的方法，就要把对比分析写得清楚，使其具有说服力。  VI. 结论
　　在多属性决策过程中，决策者在对方案进行排序时，会倾向于选择使其感到欣喜的方案，而避免使其感到后悔的方案。本文将后悔理论应用于犹豫模糊随机多属性决策问题中，考虑了决策者的后悔规避与欣喜心理行为。首先构造一个新的犹豫模糊群体满意度指标，并基于满意度指标建立属性权重优化模型；其次，基于后悔理论，构建决策方案两两比较的后悔值与欣喜值矩阵；最后，依据决策群体总体心理感知值对方案进行排序。
　　结论再次提到了决策的背景，并把方法步骤再次进行陈述。由于是期刊小论文的关系，这种文章的结论没有SCI那么长和精细，但是也把文章所要表明的研究目的等要点都放了进去。总体来说这篇文章写得条理清晰，干净利落，值得细读。  英语学习
　　Abstract: Hesitant fuzzy set is a useful tool to model the situation where people have hesitancy to provide
　　their preferences over alternatives, and it has attracted more and more attention from researchers in recent
　　years. However, few studies focus on the hesitant fuzzy stochastic multiple attribute decision making problems in which the regret aversion behavior of the decision makers is considered. In this paper, a stochastic decision method based on regret theory and group satisfaction degree is proposed to deal with the stochastic multiple attribute decision making problems, in which the attribute weights are completely unknown and the attribute values take the form of hesitant fuzzy elements. Firstly, a novel group satisfaction degree based on the variance and score of attribute value is defined to avoid the subjective randomness caused by the artificially given reference points in advance. Comparing with the existing method, the novel hesitant fuzzy group satisfaction degree can well reflect the group pergence and has the characteristic of higher distinguishability. Then, an optimization model based on the group satisfaction degree for attribute weights is constructed and the weight vector of the attributes can be obtained through solving the model. Secondly, on the basis of the regret theory, the regret and rejoice valued matrices are constructed by the pair wise comparison of alternatives, and the ranking of alternatives can be obtained according to the total psychological perception value of the decision group. Lastly, a numerical example is given to demonstrate the applicability and feasibility of the proposed method. Also， a comparative analysis with other relevant methods is presented. By developing the stochastic multiple attribute decision method with hesitant fuzzy information，horizons of research are broadened, and thus the level of group decision making is raised under hesitant fuzzy environment.
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　　翻译参考来源：有道翻译。
　　内容参考来源：
　　[1] 刘小弟, 朱建军, 张世涛, 刘思峰. 基于后悔理论与群体满意度的犹豫模糊随机多属性决策方法[J]. 中国管理科学, 2017, 025(010):171-178.
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