本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)模糊邏輯的群體決策模型及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 動態(tài)模糊群體決策模型 動態(tài)模糊偏好關(guān)系 動態(tài)模糊多屬性群體決策

【摘要】：群體決策(GDM)的研究核心是從一組有限的備選方案集中選擇出最能表達(dá)群體意愿的方案。由于各種社會活動越來越復(fù)雜,受到的影響因素越來越多,因此,決策問題變得越來越繁雜。群體決策能夠集思廣益,得到更加公平、合理的決策結(jié)果,具有個體決策無法比擬的優(yōu)越性,已經(jīng)成為決策科學(xué)的熱點和前沿,并且形成了比較完整的理論體系。盡管群體決策已經(jīng)取得長足的進(jìn)展,但是依然存在著一些問題有待深入研究。迄今為止,大部分群體決策方法都局限于以靜態(tài)處理方式解決群體決策問題,往往較少顧及個體偏好信息中存在的動態(tài)性以及決策過程中的動態(tài)變化性。因此,本文提出動態(tài)模糊邏輯(DFL)群體決策模型,利用模型中提供的規(guī)則函數(shù)將五種常用偏好表達(dá)形式,即:1)效用值,2)偏好序,3)互反偏好關(guān)系,4)模糊偏好關(guān)系,5)語言評價信息,統(tǒng)一規(guī)劃為動態(tài)模糊偏好表達(dá)。并且針對兩種典型的群體決策問題,包括多屬性群體決策和動態(tài)群體決策,進(jìn)行研究并取得了以下的成績:(一)針對多屬性群體決策(MAGDM)的動態(tài)問題提出兩種處理辦法。(1)基于熵權(quán)值的動態(tài)模糊多屬性群體決策方法,通過計算每個備選方案的綜合屬性熵權(quán)值,對所有備選方案進(jìn)行排序和擇優(yōu);(2)基于動態(tài)模糊有序加權(quán)平均(DFOWA)算子的動態(tài)模糊多屬性群體決策方法,使用DFOWA算子對各決策者的偏好信息進(jìn)行集結(jié)和方案優(yōu)選。(二)針對群體決策過程中備選方案集不斷變化的情況,提出一種基于動態(tài)模糊偏好關(guān)系的動態(tài)群體決策方法。在一致性分析過程中,同時考慮決策者個體偏好信息的一致性程度和決策者之間所達(dá)到的一致性程度,使最終的決策方案既避免了個體決策信息的矛盾性,又具有比較高的群體滿意度;在方案選擇過程中,將誘導(dǎo)有序加權(quán)平均(IOWA)算子擴(kuò)展為誘導(dǎo)動態(tài)模糊有序加權(quán)平均(IDFOWA)算子,使用模糊多數(shù)的概念來集結(jié)動態(tài)模糊偏好信息。
【關(guān)鍵詞】：動態(tài)模糊群體決策模型 動態(tài)模糊偏好關(guān)系 動態(tài)模糊多屬性群體決策
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：C934
【目錄】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 選題背景與問題提出10-14
• 1.2 群體決策相關(guān)概述14-20
• 1.2.1 多屬性群體決策概念及描述14-15
• 1.2.2 群體決策信息表示和信息集結(jié)方法研究綜述15-18
• 1.2.3 動態(tài)群體決策概念18-20
• 1.3 研究目的與意義20
• 1.4 研究框架與主要內(nèi)容20-22
• 第二章 預(yù)備知識22-35
• 2.1 群體決策中的偏好信息表達(dá)形式22-24
• 2.2 OWA算子及其擴(kuò)展算子24-29
• 2.2.1 OWA算子24-26
• 2.2.2 基于OWA算子的擴(kuò)展算子26-29
• 2.3 動態(tài)模糊邏輯知識表示29-34
• 2.3.1 動態(tài)模糊集30-31
• 2.3.2 動態(tài)模糊集的運算31-32
• 2.3.3 動態(tài)模糊集的截集32
• 2.3.4 動態(tài)模糊關(guān)系32-33
• 2.3.5 動態(tài)模糊矩陣33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 動態(tài)模糊群體決策模型35-41
• 3.1 偏好表達(dá)模型庫與集結(jié)方法庫35-36
• 3.2 動態(tài)模糊群體決策模型36-37
• 3.3 轉(zhuǎn)換規(guī)則函數(shù)37-40
• 3.3.1 梯形模糊數(shù)動態(tài)模糊化37-39
• 3.3.2 轉(zhuǎn)換函數(shù)39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 基于動態(tài)模糊邏輯的多屬性群體決策方法41-59
• 4.1 基于熵權(quán)值的動態(tài)模糊多屬性群體決策方法41-51
• 4.1.1 問題描述41-42
• 4.1.2 基于熵權(quán)值的方案擇優(yōu)過程42-44
• 4.1.3 仿真實例與結(jié)果分析44-51
• 4.2 基于DFOWA算子的動態(tài)模糊多屬性群體決策方法51-57
• 4.2.1 問題描述51
• 4.2.2 DFOWA算子51-52
• 4.2.3 基于DFOWA算子的集結(jié)及方案優(yōu)選過程52-55
• 4.2.4 仿真實例與結(jié)果分析55-57
• 4.3 本章小結(jié)57-59
• 第五章 基于動態(tài)模糊偏好關(guān)系的動態(tài)群體決策方法59-75
• 5.1 群體決策的一致性分析過程簡介59-60
• 5.2 基于動態(tài)模糊偏好關(guān)系的動態(tài)群體決策方法60-66
• 5.2.1 問題描述60
• 5.2.2 IDFOWA算子60-61
• 5.2.3 內(nèi)部一致性61-63
• 5.2.4 外部一致性63-64
• 5.2.5 誘導(dǎo)因子64-65
• 5.2.6 動態(tài)選擇最優(yōu)方案的過程65-66
• 5.3 仿真實例與結(jié)果分析66-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-78
• 6.1 總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-78
• 參考文獻(xiàn)78-85
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果85-86
• 科研情況85
• 論文發(fā)表情況85-86
• 中英文名詞對照86-87
• 致謝87-88

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 顧昌耀,邱宛華;復(fù)熵及其應(yīng)用——Bayes-E決策分析法[J];航空學(xué)報;1991年09期

2 陳世權(quán),孫有發(fā),李秀平,周西京,陳永富,梁宇寧,馬強,郭舍南;模糊排序?qū)＜蚁到y(tǒng)及其在科研管理中的應(yīng)用[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué);2000年01期

3 江文奇,華中生;一種改進(jìn)的群體效用集結(jié)方法[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2005年02期

4 李凡長;動態(tài)模糊關(guān)系數(shù)據(jù)模型研究[J];小型微型計算機(jī)系統(tǒng);2002年09期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 廖祝佳;多屬性群決策方法的研究[D];西華大學(xué);2011年

，

本文編號：1065010