本文關(guān)鍵詞：面向?qū)傩躁P(guān)聯(lián)決策的改進TODIM方法及應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 多屬性決策 模糊測度 屬性關(guān)聯(lián) 直覺梯形模糊

【摘要】：對于實際多屬性決策問題,決策屬性間通常存在著相互關(guān)聯(lián)關(guān)系,難以采用傳統(tǒng)的多屬性決策方法進行處理。一類面向?qū)傩躁P(guān)聯(lián)的多屬性決策方法應(yīng)運而生,其中,C-TODIM最具代表性,它不但考慮了決策者進行判斷時的心理行為干預(yù),又結(jié)合了屬性關(guān)聯(lián)的思想,拓展了多屬性決策應(yīng)用領(lǐng)域。然而,考慮到?jīng)Q策者在進行決策時,常常會表現(xiàn)出不同程度的猶豫或知識缺乏,而直覺模糊數(shù)通過增加非隸屬度函數(shù)可以很好地對其描述,從而對屬性進行更加真實、準確的評價。為此,本文將直覺模糊數(shù)的屬性決策形式引入到C-TODIM方法中,以更好地解決屬性關(guān)聯(lián)決策問題,論文的主要內(nèi)容如下：首先深入地研究了處理屬性關(guān)聯(lián)的C-TODIM決策方法,結(jié)合實例對算法的技術(shù)方法和工作性能進行了分析,為進一步的算法改進研究工作奠定了基礎(chǔ)。其次,考慮決策者在決策時的心理行為,將實值,區(qū)間數(shù),三角模糊數(shù),梯形模糊數(shù),直覺三角模糊數(shù)評價形式集結(jié)為直覺梯形模糊數(shù)形式,將直覺梯形模糊數(shù)與決策屬性的屬性關(guān)聯(lián)關(guān)系進行融合,提出了基于直覺梯形模糊數(shù)屬性評價的改進C-TODIM方法。最后,將此方法應(yīng)用到知識型員工績效評價的多屬性決策問題中,求解算法綜合考慮了決策者的心理行為及決策屬性間的關(guān)系,獲得了滿意的結(jié)果,驗證了所提方法的有效性。通過Visual Basic 6.0開發(fā)了一個面向知識型員工績效測評的應(yīng)用系統(tǒng),采用論文所提出的方法對待測評員工進行績效測評。
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 模糊測度 屬性關(guān)聯(lián) 直覺梯形模糊
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：C934
【目錄】：

• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集3-4
• 摘要4-6
• abstract6-12
• 第一章 前言12-20
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 多屬性決策方法13-15
• 1.2.2 屬性關(guān)聯(lián)分析15-17
• 1.2.3 模糊多屬性決策分析17-18
• 1.3 內(nèi)容及章節(jié)安排18-20
• 第二章 基于Choquet積分的TODIM算法20-32
• 2.1 引言20
• 2.2 TODIM決策方法20-22
• 2.3 模糊測度22-24
• 2.4 Choquet模糊積分24-25
• 2.5 C-TODIM算法25-28
• 2.6 實例研究28-31
• 2.7 本章小結(jié)31-32
• 第三章 集成梯形模糊數(shù)的改進C-TODIM方法32-42
• 3.1 引言32
• 3.2 直覺梯形模糊數(shù)32-34
• 3.3 直覺梯形模糊數(shù)的集結(jié)34-37
• 3.4 改進的C-TODIM決策方法37-38
• 3.5 實例分析38-41
• 3.6 本章小結(jié)41-42
• 第四章 應(yīng)用研究42-60
• 4.1 引言42
• 4.2 知識型員工績效評價42-46
• 4.2.1 績效評價流程42-46
• 4.2.2 確立績效評估系統(tǒng)46
• 4.3 改進的C-TODIM決策方法46-48
• 4.3.1 信息獲取46-47
• 4.3.2 計算步驟47-48
• 4.4 算例計算及分析48-52
• 4.5 績效測評系統(tǒng)52-58
• 4.6 本章小結(jié)58-60
• 第五章 結(jié)論與展望60-62
• 參考文獻62-68
• 致謝68-70
• 作者及導(dǎo)師簡介70-72
• 附件72-73

【參考文獻】

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本文編號：704268