本文選題：模糊軟集　切入點(diǎn)：指標(biāo)權(quán)重　出處：《湘潭大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在現(xiàn)實(shí)世界中,隨著信息大爆炸時(shí)代到來,知識(shí)越來越表現(xiàn)出復(fù)雜性、模糊性、不確定性,因此,決策過程常常伴隨著信息不對(duì)稱、不完備、模糊等情況。為了解決不確定性和模糊性,1999年Molodtsov提出了軟集概念。隨著決策的復(fù)雜化,需要利用各方面參數(shù)對(duì)問題進(jìn)行評(píng)估,這樣就出現(xiàn)了模糊性參數(shù)和精確性參數(shù)的區(qū)分。對(duì)于決策過程中出現(xiàn)的模糊性參數(shù)(如英語水平高),不能純粹用屬于和不屬于來區(qū)分,更不可能用精確的數(shù)字代表其具體含義�？紤]以上情況,Maji提出了模糊軟集概念。另一方面,當(dāng)決策者由于自身知識(shí)不全面、問題復(fù)雜或同一決策組內(nèi)出現(xiàn)意見分歧時(shí),決策評(píng)價(jià)時(shí)都會(huì)出現(xiàn)猶豫狀況,這時(shí)猶豫模糊軟集是表示這一狀況的有力工具。近來,模糊軟集理論和方法逐漸被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,如預(yù)測、分類、醫(yī)療診斷、經(jīng)濟(jì)分析,特別是決策問題中。由于決策環(huán)境的改變和具體決策問題的不同,模糊軟集理論與方法應(yīng)該隨之做出改進(jìn)和調(diào)整。國內(nèi)外學(xué)者都對(duì)模糊軟集進(jìn)行了研究,定義了模糊軟集且、或、并、交等運(yùn)算,在此基礎(chǔ)上提出了各種集成算子,應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,以進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。但是隨著新情況的出現(xiàn),已有方法尚不能更合理更有效地解決新問題,如,決策者地位、權(quán)重不一樣在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中普遍存在;決策者專業(yè)知識(shí)及領(lǐng)域不一致、利益偏好不同;評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重、評(píng)價(jià)指標(biāo)集也可能存在差異等。因此,怎樣根據(jù)不同問題背景去綜合各方信息,得到更符合群體偏好的評(píng)價(jià)結(jié)果具有非常重要的理論意義和適用價(jià)值。本文針對(duì)決策問題指標(biāo)權(quán)重未知的情況,提出了根據(jù)歷史相關(guān)信息確定指標(biāo)權(quán)重的方法;針對(duì)決策者存在偏好和最低滿足度要求的情形,提出了相應(yīng)的模糊軟集決策方法,使得決策結(jié)果最大程度滿足決策群體意見;針對(duì)歷史相關(guān)信息缺失的情況,提出了根據(jù)決策者總體偏好和局部偏好確定指標(biāo)權(quán)重的方法,并把此方法應(yīng)用到考慮可信度和存在猶豫的決策問題中。最后,考慮到?jīng)Q策者個(gè)體權(quán)責(zé)、地位對(duì)最終決策結(jié)果的影響作用,提出了權(quán)重可調(diào)節(jié)的模糊軟集群決策方法。算例說明了以上決策方法的適用性和合理性。
[Abstract]:In the real world, with the advent of the era of information explosion, knowledge shows more and more complexity, fuzziness and uncertainty. Therefore, the decision-making process is often accompanied by information asymmetry, incomplete, fuzzy and so on.In order to solve the uncertainty and fuzziness, Molodtsov put forward the concept of soft set in 1999.With the complexity of decision making, it is necessary to use various parameters to evaluate the problem, so there is a distinction between fuzzy parameters and precision parameters.For the fuzzy parameters in the decision-making process (such as the high level of English), it is impossible to distinguish between belong and non-belong, and it is not possible to use exact numbers to represent its specific meaning.Considering the above situation, Maji put forward the concept of fuzzy soft set.On the other hand, when the decision makers have complex problems or different opinions in the same decision group because of their incomplete knowledge, there will be hesitancy in the evaluation of decision making. In this case, the fuzzy soft set of hesitations is a powerful tool to represent this situation.Recently, fuzzy soft set theory and methods have been gradually applied to various fields, such as prediction, classification, medical diagnosis, economic analysis, especially decision-making.Due to the change of decision environment and the difference of specific decision problems, fuzzy soft set theory and method should be improved and adjusted accordingly.Scholars at home and abroad have studied fuzzy soft sets and defined fuzzy soft sets and, or, and, intersection operations. On this basis, a variety of integration operators are proposed, which are applied to various fields for comprehensive evaluation.However, with the emergence of new situations, the existing methods can not solve the new problems more reasonably and effectively, such as, the status of decision makers, the weight of decision makers are not the same in the real society, the professional knowledge and domain of decision makers are not consistent, and the interests preference is different.Evaluation index weight, evaluation index set may also exist differences.Therefore, how to synthesize the information of all parties according to the background of different problems and get the evaluation results which are more in line with the group preference has very important theoretical significance and applicable value.In this paper, a method of determining index weight based on historical information is proposed, and a fuzzy soft set decision method is proposed for decision makers with preference and minimum satisfaction requirement.The decision result can satisfy the opinion of the decision group to the greatest extent. In view of the lack of historical information, the method of determining the index weight according to the overall preference and local preference of the decision maker is put forward.The method is applied to the decision problem considering credibility and hesitation.Finally a fuzzy soft cluster decision making method with adjustable weight is proposed considering the influence of the individual power and responsibility of the decision maker and the position on the final decision result.An example is given to illustrate the applicability and reasonableness of the above decision-making method.
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：C934

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