针对大规模群决策问题(Large-scale Group Decision Problem,LGDP),在多粒度不平衡犹豫语言模糊环境下,提出了一种决策者评价信息特征提取的方法,同时考虑到决策者们聚类后形成的不同集群间的权重会受其内决策者差异的影响,定义了离散系数,用于修正集群间的权重;首先,对决策者提供的多粒度语言进行一致化,并得到具有概率信息的决策矩阵;其次,在计算机视觉分析中,任意图像都是由RGB三基色构成,且图像相比于数据更易进行特征提取,故通过计算决策矩阵中的所有概率数据对应的RGB值得到对应的彩色图像,运用特征提取算法提取决策矩阵中评价信息的特征,避免了现有决策方法难以快速有效提取决策矩阵中关键特征的缺点,且在处理大规模决策问题时更高效和简洁;之后进一步对决策者进行聚类得到不同的集群,以新定义的离散系数来得到修正后的集群间权重,然后通过计算净流大小来对方案排序得到最终决策结果;最后,以铁路线路方案的选择为例,说明了方法的有效性和可行性。
