發(fā)布時間：2016-12-27 11:07

  本文關鍵詞：多屬性群決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《山西大學》 2012年

混合型多屬性群決策方法研究

燕蜻  

【摘要】：在社會、經(jīng)濟與軍事等許多領域中都存在大量的多屬性群決策問題,這些問題中常常同時包含定量屬性和定性屬性,由于不同屬性往往具有不同的性質(zhì),因此用多種類型的數(shù)據(jù)(如精確實數(shù)、區(qū)間數(shù)、模糊數(shù)、語言值等)來表示對這些屬性的評價更為合適,并且為了避免因單個決策者的失誤而導致錯誤決策,造成不良后果,提高決策水平和效率,決策過程中需要多個決策者(專家)參與,這樣就產(chǎn)生了混合型多屬性群決策問題。多屬性群決策主要研究決策群體如何在集結決策者個體判斷的基礎上,構造群體判斷,根據(jù)問題的屬性對備選方案進行群體偏好的選優(yōu)、排序、分類或分級。而混合型多屬性群決策問題需要同時處理定量屬性和定性屬性,其屬性值包括多種數(shù)據(jù)類型,使得決策問題更為復雜。對混合型多屬性群決策問題的研究具有重要的理論意義和實際應用背景。本文針對屬性值為精確數(shù)、區(qū)間數(shù)、模糊數(shù)和語言值的混合多屬性群決策中的相關問題進行研”究,給出具體的解決方法,主要研究成果如下： (1)研究了混合型多屬性群決策中的群體一致性問題,針對專家的評價信息完全和評價信息不完全兩種情況分別提出了群體一致性分析方法。在評價信息完全時,提出一個基于屬性層面的差異度——一致度的群體一致性方法。在該方法中,計算過程不需進行數(shù)據(jù)類型轉換,避免了因數(shù)據(jù)類型轉換而造成的信息損失和信息扭曲；當群體未達成一致時,專家可以有針對性地修改相應的評價信息,從而使群體盡快達成一致,同時避免了專家評價信息的過度修改。當評價信息不完全時,根據(jù)不完全信息處理的兩種思路分別給出了兩種相應的群體一致性分析方法,一種是根據(jù)一定的約束條件建立線性規(guī)劃模型,對缺失值進行填充,將評價信息不完全的評價矩陣轉換成評價信息完全的評價矩陣后進行群體一致性分析；另一種是不進行缺失信息的填充直接在評價信息不完全的評價矩陣上進行群體一致性的分析。最后將這三種分析方法進行了比較,從中可以看出,在評價信息不完全的情況下,不改變初始的評價信息直接對不完全評價矩陣進行群體一致性分析更符合實際情況。另外,還針對不完全信息下評價矩陣的完全度、方案的完全度和屬性的完全度進行了探討。 (2)研究了混合型多屬性群決策中的排序問題,根據(jù)評價信息的完全性和屬性之間的補償性分四種情況即評價信息完全且屬性之間可以完全相互補償、評價信息完全且屬性之間不可以完全相互補償、評價信息不完全且屬性之間可以完全相互補償和評價信息不完全且屬性之間不可以完全相互補償相應的提出基于優(yōu)勢度和優(yōu)勢關系的群排序方法,并將這些方法與現(xiàn)有的一些方法進行了比較。這些方法通過比較方案的優(yōu)勢度對備選方案進行排序,這樣即避免了現(xiàn)有的一部分關于混合型決策問題的研究中進行不同類型的偏好信息一致化時造成的信息損失和信息扭曲,又避免了現(xiàn)有的用擴展的TOPSIS方法解決混合型多屬性群決策問題時需找出正負理想方案的過程和進行復雜的計算,而直接在候選方案之間進行優(yōu)勢度的計算其結果也更為精確。為了計算方案之間的優(yōu)勢度,分別針對各數(shù)據(jù)類型定義了數(shù)據(jù)之間優(yōu)勢度的計算方法。 (3)關于群決策中的分級問題現(xiàn)有的研究并不多。本文研究了混合型多屬性群決策中的分級問題,根據(jù)不同的情況分別提出了不同的分級方法。當相鄰類間的類邊界值已知時,根據(jù)屬性之間是否可以相互補償分別建立了基于優(yōu)勢度和優(yōu)勢關系的分級方法；當類邊界值未知但已知各類別的代表方案時,將基于距離的聚類方法擴展到群決策的分級問題中,建立了相應的基于距離的混合型多屬性群決策分級方法；當專家給出各自關于各方案的分級意見時,提出了基于概率的分級方法。這些方法為混合型多屬性群決策中的分級問題的解決提供了新的途徑。 (4)通過相應的一些實例如供應商選擇、供應商分級等實例驗證了所提方法的實用性和有效性,并研究了所提出的方法在企業(yè)合作創(chuàng)新伙伴選擇中的應用。 本文的研究成果豐富了混合型多屬性群決策的研究,為混合型多屬性群決策中群體一致性的分析、某些條件下的群排序問題和分級問題的解決提供了新的有效的方法。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：山西大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：C934
【目錄】：

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