本文關鍵詞：幾類信息不完全確定的多準則決策方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社會經(jīng)濟生活中,存在大量多準則決策(MCDM)問題。目前求解多準則決策問題的方法甚多,如ELECTRE/PROMETHEE、UTA/UTADIS、MHDIS。在這些決策方法中,當決策參數(shù),如準則權(quán)系數(shù)、準則值完全確定時,根據(jù)綜合評價值的大小可以確定方案的優(yōu)劣或分類。在實際的決策過程中,由于大量決策問題自身的模糊性和不確定性,導致方案準則值和準則權(quán)系數(shù)等參數(shù)不準確、不確定和不能完全確定。這類問題中不能用上述方法來確定方案的優(yōu)劣或分類,因此對信息不完全確定條件下的多準則決策理論與方法進行系統(tǒng)研究,具有重要的理論和實際意義。本文研究了幾類信息不完全確定的多準則決策問題,其主要成果如下: 1.系統(tǒng)研究了準則集成函數(shù)是線性函數(shù)和非線性函數(shù)(特別是二次函數(shù)),準則權(quán)系數(shù)信息不完全確定,且準則值的效用或偏好值確定,或為模糊數(shù)、直覺模糊集、區(qū)間直覺模糊集、語言值,甚至存在準則值缺失的多準則決策問題。研究了決策者的重要性程度和準則權(quán)系數(shù)信息不完全確定的,且方案值為序數(shù)、方案間有偏序關系、有不同偏好信息的群決策問題,以及準則值為模糊數(shù)、直覺模糊數(shù)、語言值的群體決策問題。通過構(gòu)建決策方案的比較準則和優(yōu)化策略,提出了一系列更能滿足決策實際需要的決策模型與方法,主要有: (1) 提出了準則權(quán)系數(shù)信息不完全確定的多準則決策問題的TOPSIS方法、PROMETHEE方法、優(yōu)劣勢方法、UTA方法、ELECTRE TRI方法、基于三元AHP的決策方法、層次分類方法、基于類間離差優(yōu)化的多準則分類方法。 (2) 提出了具有多項式集成函數(shù)的信息不完全確定的多準則決策方法和具有二次集成函數(shù)的信息不完全確定的多準則層次分類方法。這些方法能反映準則間的關聯(lián)性,使決策結(jié)果更合理,更接近現(xiàn)實,也更能滿足實際決策的需要。 (3) 提出了準則權(quán)系數(shù)信息不完全確定且準則值為模糊數(shù)的TOPSIS方法、VIKOR方法、UTA方法,擴展了VIKOR、UTA方法的應用范圍。提出了信息不完全確定的直覺模糊多準則決策方法、區(qū)間直覺模糊多準則決策方法,為直覺模糊集、區(qū)間直覺模糊集應用到多準則決策中提供了理論指導,并擴展了模糊多準則決策的范圍。 (4) 對準則權(quán)系數(shù)信息不完全確定且準則值不完全或缺失的多準則決策問題進行了研究,提出了準則值可轉(zhuǎn)化為評價等級下的信任度為確定值、區(qū)間值,
【關鍵詞】：多準則決策 信息不完全確定 模糊數(shù) 直覺模糊數(shù) 區(qū)間直覺模糊數(shù) 證據(jù)推理 群體決策
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：C934
【目錄】：

• 第1章 緒論13-26
• 1．1 引言13-14
• 1．1．1 本文研究的背景13-14
• 1．1．2 研究的目的和意義14
• 1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-23
• 1．2．1 多準則決策理論與方法的研究現(xiàn)狀14-17
• 1．2．2 準則權(quán)系數(shù)的確定方法及其不完全確定信息17-18
• 1．2．3 信息不完全確定的MCDM方法的研究現(xiàn)狀18-22
• 1．2．4 多準則決策方法的應用22-23
• 1．3 本文的邏輯結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容23-26
• 第2章 準則權(quán)系數(shù)及其不完全確定信息26-33
• 2．1 準則權(quán)系數(shù)26-27
• 2．2 準則權(quán)系數(shù)的確定方法27-31
• 2．3 準則權(quán)系數(shù)的不完全確定信息形式31-32
• 2．4 本章小結(jié)32-33
• 第3章 信息不完全確定的線性多準則決策方法33-77
• 3．1 信息不完全確定的多準則決策的TOPSIS方法33-35
• 3．1．1 信息不完全確定的多準則決策的TOPSIS方法原理33-34
• 3．1．2 實例計算與分析34-35
• 3．2 信息不完全確定的PROMETHEE方法35-42
• 3．2．1 PROMETHEE方法及決策過程35-37
• 3．2．2 信息不完全確定的PROMETHEE方法原理37-39
• 3．2．3 實例計算與分析39-42
• 3．3 信息不完全確定的多準則決策的優(yōu)劣勢排序方法42-47
• 3．3．1 信息確定的多準則決策的優(yōu)劣勢排序方法42-44
• 3．3．2 信息不完全確定的多準則決策問題的優(yōu)劣勢排序方法44-46
• 3．3．3 實例計算與分析46-47
• 3．4 信息不完全確定的UTA方法47-51
• 3．4．1 信息不完全確定的UTA方法原理47-49
• 3．4．2 實例與分析49-51
• 3．5 信息不完全確定的ELECTRETILl方法51-60
• 3．5．1 ELECTRETRI及其改進算法51-53
• 3．5．2 信息不完全確定的ELECTRETRI方法53-57
• 3．5．3 實例計算與分析57-60
• 3．6 基于三元AHP的信息不完全確定的多準則決策方法60-65
• 3．6．1 基于三元AHP的多準則決策方法60-62
• 3．6．2 一種新的基于三元AHP的多準則決策方法62-63
• 3．6．3 實例計算與分析63-65
• 3．7 信息不完全確定的UTADIS方法65-69
• 3．7．1 信息不完全確定的UTADIS方法原理65-67
• 3．7．2 實例計算與分析67-69
• 3．8 信息不完全確定的多準則層次分類方法69-73
• 3．8．1 偏好關系的確定69-70
• 3．8．2 信息不完全確定的多準則層次分類方法原理70-73
• 3．8．3 實例計算與分析73
• 3．9 基于類間離差優(yōu)化的信息不完全確定的多準則分類方法73-76
• 3．9．1 基于類間離差優(yōu)化的信息不完全確定的多準則分類方法原理73-75
• 3．9．2 實例計算與分析75-76
• 3．10 本章小結(jié)76-77
• 第4章 信息不完全確定的非線性多準則決策方法77-91
• 4．1 具有多項式集成函數(shù)的信息不完全確定的多準則決策方法77-81
• 4．1．1 分類閾值確定的多準則分類決策方法77-78
• 4．1．2 分類閾值不確定的多準則分類決策方法78-80
• 4．1．3 應用實例80-81
• 4．2 有二次偏好聚合函數(shù)的多準則層次分類方法81-85
• 4．2．1 偏好關系與一致性指標82
• 4．2．2 信息不完全的多準則層次分類方法原理82-84
• 4．2．3 應用實例84-85
• 4．3 具有二次集成函數(shù)的信息不完全確定的多準則層次分類方法85-90
• 4．3．1 優(yōu)化模型的構(gòu)建85-86
• 4．3．2 模型的求解86-89
• 4．3．3 最優(yōu)解的靈敏度分析89
• 4．3．4 應用實例89-90
• 4．4 本章小結(jié)90-91
• 第5章 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策方法91-121
• 5．1 模糊集理論91-96
• 5．1．1 Fuzzy數(shù)91-93
• 5．1．2 直覺模糊集與區(qū)間直覺模糊集93-96
• 5．2 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策的TOPSIS方法96-100
• 5．2．1 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策的TOPSIS方法原理96-98
• 5．2．2 實例計算98-100
• 5．3 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策的規(guī)劃方法100-102
• 5．3．1 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策的規(guī)劃模型與方法100-101
• 5．3．2 實例計算101-102
• 5．4 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策VIKOR方法102-106
• 5．4．1 Fuzzy多準則決策VIKOR方法102-104
• 5．4．2 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策VIKOR方法104-106
• 5．5 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策的UTA方法106-111
• 5．5．1 信息不完全確定的Fuzzy多準則決策的UTA方法原理106-110
• 5．5．2 應用實例110-111
• 5．6 信息不完全確定的直覺模糊多準則決策方法111-115
• 5．6．1 多準則直覺模糊集決策方法111-112
• 5．6．2 信息不完全確定的直覺模糊多準則決策的規(guī)劃方法112-113
• 5．6．3 信息不完全確定的直覺模糊多準則決策的TOPSIS方法113-114
• 5．6．4 實例計算114-115
• 5．7 信息不完全確定的區(qū)間直覺模糊多準則決策方法115-120
• 5．7．1 多準則決策的區(qū)間直覺模糊集方法115-117
• 5．7．2 信息不完全確定的區(qū)間直覺模糊集方法117-120
• 5．8 本章小結(jié)120-121
• 第6章 信息不完全確定的多準則多等級決策方法121-147
• 6．1 基于證據(jù)推理的多準則多等級決策方法121-123
• 6．2 基于證據(jù)推理的信息不完全確定的多準則多等級排序方法123-131
• 6．2．1 信息不完全確定且無訓練集的多準則多等級排序方法123-126
• 6．2．2 信息不完全確定且有訓練集的多準則多等級排序方法126-129
• 6．2．3 實例計算129-131
• 6．3 基于證據(jù)推理的信息不完全確定的區(qū)間多準則多等級排序方法131-134
• 6．3．1 信息不完全確定的區(qū)間多準則多等級排序的規(guī)劃方法131-132
• 6．3．2 實例計算132-134
• 6．4 基于證據(jù)推理的信息不完全確定的多準則多等級分類方法134-140
• 6．4．1 信息不完全確定的多準則多等級分類決策的規(guī)劃方法134-137
• 6．4．2 信息不完全確定的多準則多等級分類決策的類間離差方法137-138
• 6．4．3 實例計算138-140
• 6．5 信息不完全確定的有偏好的多準則多等級決策方法140-146
• 6．5．1 信息不完全確定的有偏好的多準則多等級決策方法原理141-143
• 6．5．2 應用實例143-146
• 6．6 本章小結(jié)146-147
• 第7章 幾類信息不完全確定的群體多準則決策方法147-188
• 7．1 信息不完全確定的有偏好的群體決策方法147-161
• 7．1．1 一種有優(yōu)序的群體決策方法147-150
• 7．1．2 偏好值為序數(shù)的群決策問題的最優(yōu)分配方法150-153
• 7．1．3 決策者權(quán)重信息不完全確定且偏好值為序數(shù)的群體決策方法153-157
• 7．1．4 信息不完全確定且方案間有偏序關系的群體決策方法157-161
• 7．2 有不同形式偏好信息的群體決策方法161-165
• 7．2．1 不同形式的偏好信息162-163
• 7．2．2 決策者權(quán)系數(shù)不完全確定的不同偏好信息集結(jié)的群體決策模型163-164
• 7．2．3 算例分析164-165
• 7．3 信息不完全確定的群體多準則決策的集成模型165-168
• 7．3．1 準則權(quán)系數(shù)集成方法165-167
• 7．3．2 群體效用集成方法167-168
• 7．4 信息不完全確定的模糊群體多準則決策方法168-178
• 7．4．1 信息不完全確定的模糊群體多準則決策方法原理169-172
• 7．4．2 應用實例172-178
• 7．5 信息不完全確定的群體多準則直覺模糊集決策方法178-183
• 7．5．1 群體多準則決策的直覺模糊集方法178-179
• 7．5．2 信息不完全確定的群體多準則直覺模糊集決策方法179-181
• 7．5．3 應用實例181-183
• 7．6 信息不完全確定的群體語言多準則決策方法183-187
• 7．6．1 信息不完全確定的群體語言多準則決策方法原理183-186
• 7．6．2 實例分析186-187
• 7．7 本章小結(jié)187-188
• 第8章 總結(jié)與展望188-191
• 8．1 論文的主要工作和創(chuàng)新點188-189
• 8．2 展望189-191
• 參考文獻191-219
• 致謝219-220
• 攻讀博士學位期間科研及論文情況220-222
• 1 科研情況220
• 2 發(fā)表論文220-221
• 3 錄用待發(fā)表論文221-222

【引證文獻】

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本文編號：258291