本文關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的理論、方法及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 多屬性決策是現(xiàn)代決策科學(xué)的重要組成部分,它處理的是有限個(gè)方案在多個(gè)有沖突的準(zhǔn)則下的決策問(wèn)題。迄今為止,人們已經(jīng)提出了許多成熟的求解多屬性決策問(wèn)題的方法,但這些方法大多數(shù)都要求決策分析時(shí)確知方案的屬性值。然而,由于客觀事物本身的復(fù)雜性和人類認(rèn)識(shí)能力的局限性,實(shí)際的多屬性決策問(wèn)題常常伴隨著不確定性,如隨機(jī)性、模糊性等,有時(shí)要獲取準(zhǔn)確的屬性值是非常困難的,甚至是不可能的。由于解決實(shí)際問(wèn)題的需要,關(guān)于具有不確定屬性值的多屬性決策的研究越來(lái)越受到人們的重視。 本文在總結(jié)與分析國(guó)內(nèi)外關(guān)于隨機(jī)多準(zhǔn)則決策理論與方法的研究現(xiàn)狀與發(fā)展的基礎(chǔ)上,從理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的觀點(diǎn)出發(fā),對(duì)屬性值用概率分布函數(shù)描述的多屬性決策問(wèn)題,即風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題進(jìn)行了較深入的研究。主要研究?jī)?nèi)容與成果如下: 首先,研究了風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的若干基礎(chǔ)理論問(wèn)題。在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題進(jìn)行形式化描述之后,按照離散和連續(xù)兩種情況,分別給出了風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策屬性數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法;對(duì)離散風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題,定義了C-類解和S-類解,并給出了各類解集之間的包含關(guān)系;對(duì)連續(xù)風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題,給出了基于Dα優(yōu)勢(shì)關(guān)系的分析方法。這些解的概念和相關(guān)分析方法對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策方案的篩選和分類具有重要意義。 接著,從不同角度提出了求解風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的一系列決策方法。 針對(duì)屬性權(quán)重已知的風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題,提出了三種決策方法:單目標(biāo)化決策方法、基于TOPSIS的決策方法和基于隨機(jī)優(yōu)勢(shì)與概率優(yōu)勢(shì)的決策方法。第一種決策方法利用集結(jié)函數(shù)將離散風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)決策問(wèn)題求解,思路直觀、方法簡(jiǎn)單;第二種決策方法是確定型多屬性決策中TOPSIS法的推廣;第三種決策方法利用了隨機(jī)優(yōu)勢(shì)與概率優(yōu)勢(shì)在描述隨機(jī)變量取值優(yōu)劣上的互補(bǔ)性,相對(duì)僅考慮隨機(jī)優(yōu)勢(shì)的決策方法而言,該方法得到的排序結(jié)果更精細(xì)。 針對(duì)兩種權(quán)重信息不完全的情況分別給出了風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的求解方法:在權(quán)重完全未知的情況下,給出了確定客觀權(quán)重的離差最大化方法以及基于綜合賦權(quán)的排序方法,該方法的特點(diǎn)是給出了客觀權(quán)重和綜合權(quán)重的顯式表達(dá)式;對(duì)權(quán)重信息通過(guò)線性表達(dá)式描述的風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題,給出了權(quán)重確定和方案排序的優(yōu)劣勢(shì)方法,其中,權(quán)重的確定只需求解一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題或凸二次規(guī)劃問(wèn)題。 然后,借鑒人工智能領(lǐng)域?qū)嵗龑W(xué)習(xí)的思想,研究了基于粗糙集理論的風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策方法。利用概率等級(jí)優(yōu)勢(shì)逼近決策者的全局偏好,并導(dǎo)出決策規(guī)則,而將決策規(guī)則應(yīng)用于備選方案可得到排序結(jié)果。該方法為屬性較少而備選方案較多的風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題以及具有經(jīng)驗(yàn)決策數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的求解提供了一種新途徑。 最后,研究了風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策在水電工程導(dǎo)流方案優(yōu)選中的應(yīng)用。在綜合考慮費(fèi)用、工期和風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上,建立了導(dǎo)流方案優(yōu)選的風(fēng)險(xiǎn)型雙屬性決策模型,并利用基于概率優(yōu)勢(shì)和隨機(jī)優(yōu)勢(shì)的決策方法求解。與其它分析方法相比,該模型與方法能夠體現(xiàn)決策人的偏好和風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度,而且能夠較好的反映決策問(wèn)題的隨機(jī)性特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策 不完全信息 權(quán)重 優(yōu)勢(shì)關(guān)系 屬性值規(guī)范化 粗糙集 導(dǎo)流標(biāo)準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 1 緒論11-25
• 1.1 研究的背景、目的和意義11-12
• 1.2 隨機(jī)型多準(zhǔn)則決策理論及研究概況12-17
• 1.2.1 國(guó)外研究概況13-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究概況16-17
• 1.2.3 目前存在的問(wèn)題17
• 1.3 粗糙集理論簡(jiǎn)介17-21
• 1.3.1 經(jīng)典的粗糙集理論的基本概念18-19
• 1.3.2 擴(kuò)展的粗糙集理論19-21
• 1.4 施工導(dǎo)流方案決策簡(jiǎn)介及研究概況21-23
• 1.4.1 施工導(dǎo)流方案風(fēng)險(xiǎn)決策的相關(guān)概念21-22
• 1.4.2 施工導(dǎo)流系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)率計(jì)算模型22-23
• 1.4.3 施工導(dǎo)流方案風(fēng)險(xiǎn)決策方法研究概況23
• 1.5 全文安排23-25
• 2 基礎(chǔ)理論研究25-50
• 2.1 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策系統(tǒng)的描述25-29
• 2.1.1 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的要素25-26
• 2.1.2 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的形式化描述26-29
• 2.2 屬性數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法研究29-35
• 2.2.1 離散風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題屬性數(shù)據(jù)的預(yù)處理30-32
• 2.2.2 連續(xù)風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題屬性數(shù)據(jù)的預(yù)處理32-35
• 2.3 離散風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的解的研究35-40
• 2.4 基于優(yōu)勢(shì)關(guān)系D_α的連續(xù)風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策分析40-49
• 2.4.1 D_α-非劣方案41-43
• 2.4.2 基于屬性期望值的優(yōu)勢(shì)關(guān)系43-45
• 2.4.3 基于Monte-Carlo 方法的仿真研究45-49
• 2.5 本章小結(jié)49-50
• 3 權(quán)重已知情況下的決策方法50-70
• 3.1 離散風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的單目標(biāo)化決策方法50-53
• 3.1.1 單目標(biāo)化模型與綜合排序方法50-52
• 3.1.2 實(shí)例52-53
• 3.2 基于TOPSIS 思想的決策方法53-59
• 3.2.1 離散風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的TOPSIS 法53-56
• 3.2.2 連續(xù)風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的TOPSIS 法56-57
• 3.2.3 算例——屬性值為區(qū)間數(shù)的多屬性決策問(wèn)題的求解57-59
• 3.3 基于隨機(jī)優(yōu)勢(shì)與概率優(yōu)勢(shì)的決策方法59-69
• 3.3.1 隨機(jī)優(yōu)勢(shì)原則描述偏好的局限性59-60
• 3.3.2 概率優(yōu)勢(shì)及其與隨機(jī)優(yōu)勢(shì)的互補(bǔ)性60-61
• 3.3.3 基于賦值級(jí)別高于關(guān)系的偏好集結(jié)方法61-63
• 3.3.4 實(shí)例63-69
• 3.4 本章小結(jié)69-70
• 4 權(quán)重信息不完全情況下的決策方法70-87
• 4.1 權(quán)重信息完全未知情況下的離差最大化方法70-74
• 4.1.1 基于離差最大化的客觀賦權(quán)法70-72
• 4.1.2 基于綜合賦權(quán)的決策方法72-73
• 4.1.3 算例73-74
• 4.2 已知部分權(quán)重信息情況下的優(yōu)劣勢(shì)排序法74-86
• 4.2.1 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策問(wèn)題的期望優(yōu)先度75-77
• 4.2.2 權(quán)重已知的優(yōu)劣勢(shì)排序法77-80
• 4.2.3 已知部分權(quán)重信息的優(yōu)劣勢(shì)排序法80-83
• 4.2.4 實(shí)例83-86
• 4.3 本章小結(jié)86-87
• 5 基于粗糙集理論的決策方法87-98
• 5.1 基于概率等級(jí)優(yōu)勢(shì)關(guān)系的粗糙集方法87-92
• 5.1.1 同一屬性下的概率等級(jí)優(yōu)勢(shì)關(guān)系87-88
• 5.1.2 偏好關(guān)系的粗糙逼近88-90
• 5.1.3 決策規(guī)則90-92
• 5.2 基于隨機(jī)優(yōu)勢(shì)和概率優(yōu)勢(shì)的粗糙集方法92-94
• 5.3 應(yīng)用舉例94-96
• 5.4 本章小結(jié)96-98
• 6 風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策在施工導(dǎo)流方案優(yōu)選中的應(yīng)用研究98-107
• 6.1 施工導(dǎo)流方案優(yōu)選的因素分析98-100
• 6.2 導(dǎo)流方案優(yōu)選的風(fēng)險(xiǎn)型雙屬性決策模型100-102
• 6.3 應(yīng)用——以小灣水電站初期導(dǎo)流工程為例102-105
• 6.4 本章小結(jié)105-107
• 7 總結(jié)與展望107-110
• 7.1 全文總結(jié)107-108
• 7.2 研究展望108-110
• 致謝110-111
• 參考文獻(xiàn)111-119
• 附錄 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄119

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本文編號(hào)：260036