基于模糊双极软集优先聚合算子的软件开发项目选择方法研究

为解决多准则群决策(MCGDM)中传统模糊集和软集方法无法兼顾参数双极性及决策者优先级的问题，本研究创新性地提出基于模糊双极软集(FBSS)的优先聚合算子框架。通过定义FBSPWA、FBSPOWA、FBSPWG和FBSPOWG四种新型算子，构建了支持动态优先级调整的决策模型，案例验证表明该方法在软件开发项目选择中显著提升决策精度与适应性。

　　

在数字化转型浪潮中，软件开发项目的选择直接关系到企业竞争力，但传统决策方法面临三大困境：一是Zadeh提出的经典模糊集(FS)无法捕捉参数的双极性特征（如开发成本与创新水平的对立关联）；二是Molodtsov的软集理论缺乏对决策者权威差异的量化；三是现有聚合算子允许次要指标抵消关键指标的缺陷，导致"高创新性掩盖高成本风险"等不合理结论。

为突破这些局限，研究人员开发了基于模糊双极软集(FBSS)的优先聚合框架。该研究首先建立了FBSS的代数运算法则，进而创新性提出四种聚合算子：模糊双极软优先加权平均(FBSPWA)、有序加权平均(FBSPOWA)、加权几何(FBSPWG)和有序加权几何(FBSPOWG)算子。这些算子通过动态权重调整机制（决策者优先级DM₁?DM₂?DM₃?DM₄，参数优先级e₁?e₂?e₃?e₄），有效避免了传统方法中的补偿性偏差。研究以四个典型软件开发项目（移动电商应用、云端管理工具、AI客服聊天机器人、区块链供应链系统）为案例，验证了模型在复杂决策场景中的优越性。

关键技术包括：1) 基于Zhang双极模糊集(BFS)和Naz模糊双极软集(FBSS)的理论扩展；2) Yager优先聚合算子的改进应用；3) 多维度评分系统（开发成本、市场潜力、技术可行性、创新水平）；4) 敏感性分析方法验证权重变化影响。

研究结果显示：

1. 优先聚合算子构建：通过定义FBSS的加法⊕与乘法?运算，推导出优先级权重计算公式V_j=∏S(ζ_ij)，其中S(ζ_ij)为双极评分（如V⁽¹⁾_j=[1,0.21,0.29,0.16]）。
2. 决策算法验证：在四类项目评估中，FBSPWA算子计算的综合得分显著区分了各方案优劣，如区块链项目在技术可行性(e₃)得分0.82，但开发成本(e₁)仅0.44，符合"成本优先"的决策层级。
3. 敏感性分析：参数权重波动±20%时，最优方案选择保持稳定，证明模型具有鲁棒性。

结论表明，该研究首次将动态优先级机制融入FBSS环境，解决了传统方法在软件开发项目选择中的三大痛点：1) 通过双极映射(F,G,A)同时捕捉参数的积极/消极影响；2) 采用非补偿性聚合避免关键指标被稀释；3) 通过决策者权重K_i反映专业权威差异。相比现有方法，新框架在决策准确性上提升约23%（案例数据），尤其适用于需要平衡技术创新与实操约束的复杂场景。论文发表于《Expert Systems with Applications》，为智能决策支持系统提供了理论创新与实践范式。