概率语言术语集是模糊语言决策领域较为新颖的信息表达形式，本书系统分析了概率语言术语集的构造特点、规范化原则、运算规则、比较规则、距离测度、集结算子和决策范式等，内容主要包括基于距离测度的概率语言多准则决策方法、基于随机占优度的概率语言多准则决策方法、基于证据推理的概率语言多准则决策方法、基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法等。 本书能够为管理科学、计算机科学、信息管理、工程技术等领域对模糊决策感兴趣的研究者提供极大的参考价值，为从事模糊决策和群体决策等相关研究的高校师生提供有益的启发。

1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 模糊多准则决策方法研究现状
1.2.2 随机多准则决策方法研究现状
1.2.3 犹豫模糊语言多准则决策方法研究现状
1.2.4 概率语言多准则决策方法研究现状
1.3 需进一步研究的问题
1.4 研究内容、创新点和本书结构
2 理论基础
2.1 语言变量及语言转换函数
2.1.1 语言变量
2.1.2 语言转换函数
2.2 概率语言术语集
2.2.1 概率语言术语集的定义
2.2.2 概率语言术语集的运算规则
2.2.3 概率语言术语集的比较规则
2.3 随机多目标可接受度分析
2.4 证据理论
2.5 经典的多准则决策方法
3 基于距离测度的概率语言多准则决策方法
3.1 概率语言术语集的距离测度
3.2 基于距离测度的概率语言MABAC方法
3.2.1 权重已知的概率语言多准则决策问题描述
3.2.2 基于距离测度的概率语言MABAC方法的步骤
3.3 基于距离测度的概率语言VIKOR方法
3.3.1 权重未知的概率语言多准则决策问题描述
3.3.2 基于距离测度的概率语言VIKOR方法的步骤
3.4 案例分析
3.4.1 案例背景
3.4.2 数据收集方法
3.4.3 决策过程
3.4.4 对比分析
3.5 本章小结
4 基于随机占优度的概率语言多准则决策方法
4.1 概率语言随机占优关系
4.1.1 概率语言随机占优准则
4.1.2 概率语言随机占优度
4.2 基于随机占优度的概率语言PROMETHEE方法
4.2.1 权重已知的概率语言随机多准则决策问题描述
4.2.2 基于随机占优度的概率语言PROMETHEE方法的步骤
4.3 基于SMAA和随机占优度的概率语言多准则决策方法
4.3.1 权重未知的概率语言随机多准则决策问题描述
4.3.2 基于SMAA和随机占优度的概率语言多准则决策方法的步骤
4.4 案例分析
4.4.1 决策过程
4.4.2 对比分析
4.5 本章小结
5 基于证据推理的概率语言多准则决策方法
5.1 获取近似置信度
5.2 基于加权和证据推理的概率语言多准则决策方法
5.2.1 权重已知的不完备概率语言多准则决策问题描述
5.2.2 基于加权和证据推理的概率语言多准则决策方法的步骤
5.3 基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法
5.3.1 权重未知的不完备概率语言多准则决策问题描述
5.3.2 基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法的步骤
5.4 案例分析
5.4.1 决策过程
5.4.2 对比分析
5.5 本章小结
6 基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法
6.1 残缺概率语言矩阵联合规范化方法及决策组权重计算方法
6.1.1 残缺概率语言矩阵联合规范化方法
6.1.2 决策组权重计算方法
6.2 方案共识水平测度
6.3 基于共识水平测度的残缺概率语言多准则群决策方法
6.3.1 残缺概率语言多准则群决策问题描述
6.3.2 基于共识水平测度的残缺概率语言多准则群决策方法的步骤
6.4 案例分析
6.4.1 决策过程
6.4.2 参数分析与对比分析
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 主要工作和研究成果
7.2 展望
参考文献