本文關(guān)鍵詞：不完全信息下的多屬性決策理論、方法與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 多屬性決策(MADM)是決策分析領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，它處理的是有限個(gè)方案在多個(gè)準(zhǔn)則下的決策問題。迄今為止，人們已經(jīng)提出了多種決策方法，但大多數(shù)這樣的方法都要求決策者預(yù)先給出屬性權(quán)重、邊際效用、狀態(tài)概率等參數(shù)的取值，雖然估計(jì)這些參數(shù)的方法很多，但要獲得它們的準(zhǔn)確值是非常困難的。通常，我們稱這樣一類參數(shù)信息不能完全確定的決策問題為不完全信息下的多屬性決策，本文對(duì)它進(jìn)行了比較深入地研究和探討。 本文的工作由三部分組成，第一部分是基礎(chǔ)理論部分，我們討論了多屬性決策中信息的一致性和冗余性問題；第二部分提出了四種不完全信息下的多屬性決策方法，它由第三章到第六章組成；第三部分是決策方法在實(shí)際問題中的應(yīng)用，由第七章和第八章組成。具體工作如下： 第一章對(duì)二十多年來解決不完全信息的多屬性決策問題的主要方法進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)，以屬性的結(jié)構(gòu)形式和參加決策的人數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)將這些方法劃分為三類，以決策者提供的不完全信息為基礎(chǔ)，對(duì)每一種類型中一些有代表性的方法進(jìn)行了評(píng)述。最后，介紹了本文的主要工作和特點(diǎn)。 第二章研究了信息的一致性和冗余性問題。在不完全信息下的多屬性決策問題中，根據(jù)決策者提供的初始不完全信息(即決策參數(shù)的線性和非線性約束)，決策者通常很難做出最后的決策，這時(shí)他可能會(huì)逐步提供更多新的偏好信息(即新的約束條件)，這些信息可能和以前的信息相容，也可能沖突，還有可能是多余的。如果一個(gè)新的約束條件是冗余的，那么，它對(duì)改進(jìn)決策結(jié)果起不到任何作用，如果一個(gè)新的約束條件與以前的信息不相容，那么就會(huì)造成整個(gè)系統(tǒng)不一致，因此，判斷信息的一致性和冗余性有非常重要的意義。為此，本章提出了檢驗(yàn)信息的一致性和冗余性的線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃模型，，給出了通過不斷刪去“沖突”約束條件使系統(tǒng)由不一致變?yōu)橐恢碌姆椒�，并從理論上�?duì)這些模型和方法進(jìn)行了嚴(yán)格的證明。進(jìn)一步，將結(jié)果推廣到具有層次結(jié)構(gòu)的多屬性決策問題中。 第三章提出了一個(gè)不完全和不確定信息下的多屬性決策模型和方法。不完全信息指的是決策者不能準(zhǔn)確估計(jì)方案的邊際效用值，而只能給出它們之間的偏序(或全序)關(guān)系，不確定指的是偏序關(guān)系帶有置信度，當(dāng)置信度小于1時(shí)，表示決策者不能斷定相應(yīng)的關(guān)系一定成立。本章首先對(duì)這一問題進(jìn)行了描述，提出了使用具有置信結(jié)構(gòu)的偏序關(guān)系來刻畫不完全和不確定信息，在此基礎(chǔ)上，使用ER方法對(duì)信息進(jìn)行集成，并構(gòu)造了基于偏序公理的兩個(gè)指標(biāo)來排列方案的次序。本章提出的模型和方法為解決具有復(fù)雜信息結(jié)構(gòu)的多屬性決策問題提供了一個(gè)新的工具。 第四章研究了具有如下特點(diǎn)的多屬性決策問題：(1)屬性是以樹型層次結(jié)構(gòu)表示的；(2)決策者可以提供局部權(quán)重和邊際效用的任意形式的線性不完全信息；(3)決策者能提供任一屬性下方案之間的偏好信息，由這些偏好關(guān)系可以得到局部權(quán)重和邊際效用的非線性約束條件�，F(xiàn)有的文獻(xiàn)都沒有考慮 (3)這種情況。本章對(duì)其進(jìn)行了研究，提出了檢驗(yàn)方案之間是否具有優(yōu)勢(shì)關(guān)系和判斷一個(gè)方案是否“可能最優(yōu)”的非線性規(guī)劃模型，定義了一個(gè)新變量，把非線性規(guī)劃模型變?yōu)榫�性規(guī)劃模型，而不改變它們的最優(yōu)解。同時(shí)給出了一個(gè)新的指標(biāo)來幫助決策者提供方案的偏好信息。本章推廣了Salo(1992)，Kim(2000)，Ahn(2000)，Eum(2001)，Lee(2002)等人的工作。 第五章針對(duì)不完全信息下的多屬性群決策問題，提出了一個(gè)新的交互式?jīng)Q策方法。該方法具有如下特點(diǎn)：(1)引入了一致性指標(biāo)，并將它和決策者的重要性指標(biāo)結(jié)合起來產(chǎn)生新的權(quán)重，用于邊際效用的集結(jié)過程中，使集成結(jié)果既考慮了決策者的重要性程度 不完全信息下的多屬性決策理論、方法與應(yīng)用研究 這一主觀指標(biāo)，又考慮了決策過程中，決策者的評(píng)估意見這一客觀因素的作用：（）給 出了集成效果的檢驗(yàn)和信息修改方法，保證了交互式?jīng)Q策過程的實(shí)現(xiàn)；（3）給出了一個(gè) 新的偏好指標(biāo)，當(dāng)決策者不能提供更多的信息時(shí)，利用它能夠建立方案集上的全序關(guān)系。 時(shí)序多指標(biāo)決策在經(jīng)濟(jì)、管理和工程系統(tǒng)中有廣泛的實(shí)際背景，決策過程中，必 須綜合考慮指標(biāo)值的好壞程度和指標(biāo)值的增長(zhǎng)速度。第六章針對(duì)這一問題，提出如果讓 時(shí)間樣本權(quán)重成比例地增加，就能夠使決策結(jié)果既能反映指標(biāo)值的大小，又能反映指標(biāo) 值的增長(zhǎng)。進(jìn)一步，我們將它抽象成權(quán)重信息不完全的多屬性決策問題，并提出了一種 簡(jiǎn)便、實(shí)用的決策方法。 合作伙伴的正確選擇是動(dòng)態(tài)聯(lián)盟形成過程中的一個(gè)關(guān)鍵問題。第七章在分析伙伴選 擇問題特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，將其歸結(jié)為具有不確定性主觀判斷的多屬性決策問題，并給出了 相應(yīng)的決策模型和方法。這個(gè)模型用定量數(shù)據(jù)或置信結(jié)構(gòu)來表示備選企業(yè)的屬性值，通 過D－S證據(jù)組合公式對(duì)企業(yè)的屬性值信息進(jìn)行集成，并根據(jù)評(píng)價(jià)等級(jí)效用的不完全信息 做出決策。 第八章是不完全信息下的多屬性決策方法在上木工程中的一個(gè)應(yīng)用。深基坑支護(hù)工 程是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，支護(hù)方案的選擇受到技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和風(fēng)險(xiǎn)等諸多復(fù)雜因 素的影響，決策者通常很難準(zhǔn)確估計(jì)指標(biāo)的權(quán)重和方案的指標(biāo)
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2002
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 第一章 緒論10-26
• 1．1 引言10-11
• 1．2 多準(zhǔn)則決策的發(fā)展歷史11-12
• 1．3 多屬性決策方法概述12-15
• 1．4 不完全信息下的多屬性決策方法的研究進(jìn)展15-23
• 1．4．1 不完全信息的描述16-18
• 1．4．2 不完全信息下的MADM方法18-23
• 1．5 本文工作概要23-26
• 第二章 多屬性決策問題中信息的一致性和冗余性分析26-38
• 2．1 引言26-27
• 2．2 符號(hào)和定義27-28
• 2．3 信息的一致性和冗余性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/span>28-35
• 2．4 具有層次結(jié)構(gòu)的多屬性決策問題中信息的一致性和冗余性分析35-37
• 本章小結(jié)37-38
• 第三章 不完全和不確定信息下的多屬性決策模型和方法38-47
• 3．1 引言38
• 3．2 問題的描述38-40
• 3．3 信息的集成40-41
• 3．4 偏好關(guān)系的建立41-45
• 3．5 應(yīng)用舉例45-46
• 本章小結(jié)46-47
• 第四章 具有層次結(jié)構(gòu)的不完全信息下的多屬性決策模型和方法47-58
• 4．1 引言47-48
• 4．2 定義和記號(hào)48-50
• 4．3 優(yōu)勢(shì)關(guān)系模型50-54
• 4．4 “可能最優(yōu)”方案的決策模型54
• 4．5 應(yīng)用舉例54-56
• 本章小結(jié)56-58
• 第五章 基于不完全信息的交互式群決策方法58-67
• 5．1 引言58-59
• 5．2 記號(hào)和定義59
• 5．3 模型與方法59-65
• 5．3．1 效用信息的集成59-62
• 5．3．2 一致性檢驗(yàn)62-63
• 5．3．3 方案偏好關(guān)系的建立63-65
• 5．4 應(yīng)用舉例65-66
• 本章小結(jié)66-67
• 第六章 時(shí)序多指標(biāo)決策方法及應(yīng)用67-74
• 6．1 引言67
• 6．2 原理和方法67-72
• 6．2．1 方案的評(píng)價(jià)值區(qū)間69-70
• 6．2．2 方案的排序70-72
• 6．3 應(yīng)用舉例72
• 本章小結(jié)72-74
• 第七章 動(dòng)態(tài)聯(lián)盟中伙伴選擇的模型和方法74-84
• 7．1 引言74-75
• 7．2 伙伴選擇的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系75
• 7．3 模型和方法75-81
• 7．4 應(yīng)用舉例81-83
• 本章小結(jié)83-84
• 第八章 不完全信息下的多屬性決策方法的一個(gè)應(yīng)用84-91
• 8．1 引言84
• 8．2 深基坑支護(hù)方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系84
• 8．3 決策方法84-88
• 8．4 工程實(shí)例88-90
• 本章小結(jié)90-91
• 展望91-92
• 參考文獻(xiàn)92-98
• 附錄1 攻讀博士學(xué)位期間完成的論文及科研工作情況98-99
• 致謝99-100

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 武剛;;層次交互式多屬性電子拍賣中標(biāo)人選擇方法[J];管理科學(xué);2007年03期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 盧一凡;武漢地區(qū)深基坑工程支護(hù)結(jié)構(gòu)安全評(píng)價(jià)研究[D];華中科技大學(xué);2011年

2 鄧鵬;游戲成癮機(jī)理及其在娛教設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2007年

3 龔本剛;基于證據(jù)理論的不完全信息多屬性決策方法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

4 姚升保;風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策的理論、方法及應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2006年

5 陳春芳;序方法與多屬性決策研究[D];南昌大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 張湘軍;航道工程船舶系列化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究[D];武漢理工大學(xué);2010年

2 孫紅軍;一類復(fù)雜多屬性決策問題的研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2011年

3 魏巍;工程類政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)指標(biāo)體系的構(gòu)建與應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2012年

4 高汝召;貝葉斯決策理論方法的研究[D];山東科技大學(xué);2006年

5 茅亮;面向綜合集成研討廳的風(fēng)險(xiǎn)決策技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2008年

6 李政文;區(qū)間數(shù)不確定多屬性決策方法研究[D];西南交通大學(xué);2010年

7 劉輝舟;基于證據(jù)理論的多Agent對(duì)抗決策研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：不完全信息下的多屬性決策理論、方法與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：263175