本文關(guān)鍵詞：基于一致性模糊偏好關(guān)系的群體決策理論與方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來，隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，群體決策理論與方法研究引起了人們的極大關(guān)注。涉及到偏好表示和集結(jié)機制的群體決策方法是群體決策的基石，它代表著群體決策中規(guī)則的力量，也為群體決策支持系統(tǒng)的開發(fā)提供理論基礎(chǔ)。群體決策作為現(xiàn)代決策科學(xué)的一個重要組成部分，研究和涉及到的內(nèi)容十分廣泛。本論文對群體決策方法進(jìn)行了新的思考，主要針對在復(fù)雜環(huán)境下決策者對對象進(jìn)行兩兩比較后給出模糊偏好關(guān)系（如：區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣，區(qū)間數(shù)互補判斷矩陣，三角模糊數(shù)互反判斷矩陣，三角模糊數(shù)互補判斷矩陣）時的群體決策理論與方法等問題進(jìn)行深入研究。提出三角模糊數(shù)互反和互補判斷矩陣的一致性定義并詳細(xì)地證明了相關(guān)的一些性質(zhì)，給出了區(qū)間數(shù)互反和互補判斷矩陣的兩類轉(zhuǎn)化關(guān)系，基于一致性理論和最優(yōu)化思想建立了殘缺區(qū)間數(shù)互補和互反判斷矩陣的殘缺信息估計模型。針對集成算子，特別提出了確定相關(guān)算子權(quán)重向量的確定方法。通過重新證明文獻(xiàn)中存在爭議的與綜合矩陣的滿意一致性相關(guān)的一條重要定理，找到獲得滿意一致性綜合矩陣的充分條件，從而解決相應(yīng)的群體決策問題。 研究結(jié)果將豐富群體決策方法，推動Saaty層次分析法中一些待解決問題的研究進(jìn)展，進(jìn)而為決策者提供理論依據(jù)。主要的工作和創(chuàng)新點歸納如下： 1）采用模糊集理論和偏好關(guān)系的邏輯特性，提出了一致性三角模糊數(shù)互反判斷矩陣的新定義，克服了Buckley[Fuzzy Sets and Systems,1985,17:233 247]給出的一致性三角模糊數(shù)互反判斷矩陣定義的不足，成功地解決了Dubois于2011年提出[Dubois,Fuzzy Sets and Systems,2011,184:3 28]的待研究的一個問題：如何合理定義模糊數(shù)判斷矩陣的一致性定義？然后詳細(xì)研究了新的一致性定義的性質(zhì)。進(jìn)一步，提出了加型一致性區(qū)間數(shù)互補判斷矩陣、積型一致性區(qū)間數(shù)互補判斷矩陣和積型一致性三角模糊數(shù)互補判斷矩陣的定義，并分別研究了其性質(zhì)。還分別采用新的一致性定義，提出了構(gòu)建一致性三角模糊數(shù)互反判斷矩陣和一致性三角模糊數(shù)互補判斷矩陣的方法，解決了相應(yīng)的群體決策問題。 2）提出并證明了當(dāng)個體區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣都具有滿意一致性時，采用幾何平均算子獲得的綜合矩陣就是滿意一致性區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣。給出了應(yīng)用幾何平均算子得到的綜合區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的幾何一致性不大于個體區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的幾何一致性的最大者的定理。當(dāng)這些結(jié)果退化為互反判斷矩陣的情形時，，獲得的結(jié)果解決了存在爭議的關(guān)于群體決策綜合矩陣的滿意一致性問題。確認(rèn)了Xu[European Journalof Operational Research,2000,160:683 687]提出的應(yīng)用幾何平均算子得到綜合互反判斷矩陣的滿意一致性條件的正確性。否定了Lin等人[European Journal of OperationalResearch,2008,190:672 678]的關(guān)于含有四個以上決策變量時不適合采用Xu的方法的結(jié)論。從一個新的角度證明了Escobar等人[European Journal of Operational Research，2004，153：318 322]給出的群體的不一致性水平低于個體不一致性水平的最大值的結(jié)論。 3）解決了含有殘缺區(qū)間數(shù)互反和互補判斷矩陣的群體決策問題。應(yīng)用一致性定義和最優(yōu)化的思想建立了殘缺區(qū)間數(shù)互反和互補判斷矩陣中缺殘信息估計的數(shù)學(xué)模型，采用集成算子獲得綜合矩陣并擇優(yōu)。比較Herrera-Viedma等人的殘缺信息估計方法[IEEE Transactions on Fuzzy Systems,2007,15:863 877; IEEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics—Part B: Cybernetics,2007,37:176 189],發(fā)現(xiàn)他們從三個不同方向估計殘缺信息所獲得的結(jié)果都相同，本文提出的模型從整體一致性水平出發(fā)建模并獲得最優(yōu)解，更為簡便合理。 4）提出了解決含有區(qū)間數(shù)互反和互補判斷矩陣的群體決策方法。分別從加型一致性和積型一致性兩個方面建立區(qū)間數(shù)互反和互補判斷矩陣之間的兩類轉(zhuǎn)化關(guān)系，從而把此群體決策問題轉(zhuǎn)化為只含有區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的群體決策問題。接著，根據(jù)給一致性水平高的專家提供更大權(quán)重的原則，集成個體區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣，構(gòu)造了新的集成算子。采用試探性方法找到和證明獲得滿意一致性綜合區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的充分條件，從而完美地解決了含有區(qū)間數(shù)互反和互補判斷矩陣的群體決策問題。 5）建立了一個基于一致性區(qū)間數(shù)判斷矩陣的擇優(yōu)模型來解決虛擬企業(yè)的合作伙伴選擇問題。此模型指出，應(yīng)用n1次區(qū)間數(shù)判斷值去進(jìn)行擇優(yōu)時，這些區(qū)間值只要是一個完整的判斷決策鏈條即可，判斷值不是一種單一的形式，從而在理論上完善了Wang和Chen[Omega,2007,35:384 388]給出的一個n1個判斷值的一致性互補判斷矩陣的方法。此外，本文的模型不需要經(jīng)過像Wang和Chen提出的方法中的兩次轉(zhuǎn)化。進(jìn)一步，把此模型推廣到區(qū)間數(shù)判斷值的次數(shù)為n1到n(n1)/2之間的情形，拓廣了Wang和Chen提出的n1次區(qū)間數(shù)判斷值的方法和Mikhailov[Omega,2002,30:393 401]采用的一個n(n1)/2個區(qū)間數(shù)判斷值的模糊偏好程序方法。
【關(guān)鍵詞】：群體決策 一致性 模糊偏好關(guān)系 集成算子 最優(yōu)化模型 伙伴選擇
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-10
• 目錄10-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 研究背景和意義13-16
• 1.2 本文研究的主要問題16-17
• 1.3 本文的研究方法與內(nèi)容17-20
• 1.3.1 研究方法17-18
• 1.3.2 研究內(nèi)容18-20
• 第二章 文獻(xiàn)綜述和相關(guān)基礎(chǔ)理論20-31
• 2.1 文獻(xiàn)綜述20-23
• 2.1.1 含有模糊數(shù)判斷矩陣的群體決策研究20-22
• 2.1.2 含有殘缺模糊數(shù)判斷矩陣的群體決策研究22
• 2.1.3 決策方法在虛擬企業(yè)伙伴選擇中的應(yīng)用22-23
• 2.2 相關(guān)的基礎(chǔ)理論23-30
• 2.2.1 模糊集理論23-27
• 2.2.2 層次分析法27-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第三章 群體綜合矩陣的一致性分析31-40
• 3.1 常用算子概述31-33
• 3.2 群體綜合互反判斷矩陣的一致性分析33-35
• 3.2.1 群體綜合互反判斷矩陣的滿意一致性分析33-34
• 3.2.2 群體綜合互反判斷矩陣的幾何一致性分析34-35
• 3.3 群體區(qū)間數(shù)綜合互反判斷矩陣的一致性分析35-37
• 3.4 算例分析37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-40
• 第四章 基于區(qū)間數(shù)互反和互補轉(zhuǎn)化公式的群體決策方法40-60
• 4.1 基于加型一致性轉(zhuǎn)化關(guān)系的決策方法40-49
• 4.1.1 加型一致性區(qū)間數(shù)互補判斷矩陣40-42
• 4.1.2 基于加型一致性的轉(zhuǎn)化公式42-44
• 4.1.3 算法和數(shù)值實例44-49
• 4.2 基于積型一致性轉(zhuǎn)化公式的群體決策方法49-58
• 4.2.1 積型一致性及其轉(zhuǎn)化公式49-52
• 4.2.2 區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的集成方法52-54
• 4.2.3 綜合矩陣的滿意一致性分析54-56
• 4.2.4 算法與算例56-58
• 4.3 本章小結(jié)58-60
• 第五章 基于殘缺區(qū)間數(shù)判斷矩陣的群體決策方法60-86
• 5.1 含有殘缺區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的群體決策方法60-68
• 5.1.1 目標(biāo)規(guī)劃模型60-64
• 5.1.2 群體決策方法64-66
• 5.1.3 數(shù)值算例66-68
• 5.2 含有殘缺區(qū)間數(shù)互補判斷矩陣的群體決策方法68-85
• 5.2.1 一致性測度68-71
• 5.2.2 目標(biāo)規(guī)劃模型71-72
• 5.2.3 理想?yún)^(qū)間數(shù)互補判斷矩陣72-75
• 5.2.4 綜合區(qū)間數(shù)互補判斷矩陣75-77
• 5.2.5 算例分析77-85
• 5.3 本章小結(jié)85-86
• 第六章 基于三角模糊數(shù)判斷矩陣的群體決策方法86-109
• 6.1 基于三角模糊數(shù)互反判斷矩陣的決策方法87-97
• 6.1.1 已有文獻(xiàn)中一致性定義及其性質(zhì)分析87-89
• 6.1.2 新的一致性定義及其性質(zhì)89-92
• 6.1.3 決策方法92-94
• 6.1.4 數(shù)值結(jié)果與討論94-97
• 6.2 基于三角模糊數(shù)互補判斷矩陣的群體決策方法97-108
• 6.2.1 一致性三角模糊數(shù)互補判斷矩陣97-100
• 6.2.2 一致性矩陣的構(gòu)建方法100-102
• 6.2.3 基于IOWA算子的集成方法102-105
• 6.2.4 算例分析105-108
• 6.3 本章小結(jié)108-109
• 第七章 虛擬企業(yè)伙伴選擇中的決策方法109-119
• 7.1 虛擬企業(yè)及其發(fā)展階段109-110
• 7.2 伙伴選擇方法110-111
• 7.3 基于一致性區(qū)間數(shù)互反判斷矩陣的伙伴選擇方法111-116
• 7.4 含有多于n-1個判斷值的伙伴選擇方法116-117
• 7.5 本章小結(jié)117-119
• 總結(jié)與展望119-122
• 參考文獻(xiàn)122-137
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果137-140
• 致謝140-141
• 附件141

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：253948