本文關(guān)鍵詞：三種典型屬性值類型下的不確定型決策研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在社會經(jīng)濟(jì)生活中,每時(shí)每刻都存在著大量的決策問題。決策是指決策者為實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo),運(yùn)用科學(xué)方法,從幾種可行的行動方案中按照一定的判斷準(zhǔn)則選擇出一個(gè)最佳方案,并加以實(shí)施的過程。在決策過程中,當(dāng)決策者無法確定所決策問題的各種可能的自然狀態(tài)發(fā)生的概率的時(shí)候,就形成了不確定型決策。 本文采用定量決策分析的方法,對屬性值分別為實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)和三角形模糊數(shù)三種類型屬性值的不確定型決策問題進(jìn)行了研究。對屬性值為實(shí)數(shù)類型的情形,首先研究了雙指數(shù)效用函數(shù)的組合投資不確定型決策,然后提出了線性加雙指數(shù)效用函數(shù),同時(shí)解決了此類效用函數(shù)的組合投資不確定型決策；對屬性值為區(qū)間數(shù)類型和三角形模糊數(shù)類型的情形,主要針對這兩類屬性值的不確定型多屬性決策問題做了研究,分別給出了一些新的決策算法。研究內(nèi)容對相應(yīng)決策有重要的理論分析和實(shí)際指導(dǎo)意義。 本文共分為五章,主要內(nèi)容如下： 第1章主要對本文所討論決策問題的基本情況和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了歸納和總結(jié),說明了本論文研究的內(nèi)容、方法和意義。 在第2章,針對屬性值為實(shí)數(shù)類型的不確定型決策,主要以證券市場的組合投資決策為背景,首先研究了雙指數(shù)效用函數(shù)的組合投資決策,然后將指數(shù)類效用函數(shù)推廣為線性加雙指數(shù)效用函數(shù),應(yīng)用無差異曲線法,根據(jù)H.Markowitz的均值-方差模型,先求出最優(yōu)期望收益,然后推導(dǎo)出最優(yōu)投資組合比例,確定最優(yōu)決策方案,較好的解決了具有此類效用函數(shù)的投資者的組合投資不確定型決策問題。 在第3章,針對屬性值為區(qū)間數(shù)類型的情形,主要研究了區(qū)間數(shù)類型的不確定型多屬性決策,給出了三種新的決策算法。首先證明了區(qū)間數(shù)的優(yōu)勢關(guān)系等價(jià)于區(qū)間數(shù)區(qū)間中值的大小關(guān)系,然后應(yīng)用區(qū)間中值表示相應(yīng)區(qū)間數(shù),再結(jié)合三種數(shù)學(xué)算法,對各種方案集信息集結(jié),最后根據(jù)綜合屬性值進(jìn)行排序與擇優(yōu),并進(jìn)行了方法之間的比較分析。 在第4章,針對屬性值為三角形模糊數(shù)類型的情形,主要研究了屬性值為三角形模糊數(shù)的不確定型多屬性決策問題,給出了兩種新的決策算法。首先定義了三角形模糊數(shù)的數(shù)學(xué)期望,然后應(yīng)用數(shù)學(xué)期望表示相應(yīng)三角模糊數(shù),再結(jié)合兩種數(shù)學(xué)算法對方案集進(jìn)行信息集結(jié),最后根據(jù)綜合屬性值進(jìn)行排序并擇優(yōu)。 第5章對全篇論文的主要內(nèi)容和結(jié)論進(jìn)行了歸納,總結(jié)了本論文的主要研究工作與創(chuàng)新點(diǎn),指出未來進(jìn)一步需要開展的工作。
【關(guān)鍵詞】：不確定型決策 定量決策分析 組合投資 區(qū)間數(shù) 三角形模糊數(shù)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• TABLE OF CONTENTS12-15
• 圖目錄15
• 表目錄15-16
• 主要符號表16-17
• 1 緒論17-30
• 1.1 問題提出與研究意義17-20
• 1.1.1 問題提出17-20
• 1.1.2 研究意義20
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)展20-28
• 1.2.1 實(shí)數(shù)類型屬性值下的指數(shù)類效用函數(shù)組合投資不確定型決策研究進(jìn)展20-23
• 1.2.2 區(qū)間數(shù)類型屬性值下的不確定型多屬性決策問題的研究進(jìn)展23-26
• 1.2.3 三角形模糊數(shù)類型屬性值下的不確定型多屬性決策問題研究進(jìn)展26-28
• 1.3 本文主要研究思路與內(nèi)容28
• 1.4 本章小結(jié)28-30
• 2 實(shí)數(shù)類型屬性值下的指數(shù)類效用函數(shù)的組合投資不確定型決策30-63
• 2.1 引言30-34
• 2.1.1 基本理論30-31
• 2.1.2 均值-方差模型31-34
• 2.2 效用函數(shù)34-39
• 2.2.1 基本概念34-37
• 2.2.2 常見效用函數(shù)37-38
• 2.2.3 無差異曲線38-39
• 2.3 指數(shù)效用函數(shù)的組合投資不確定型決策39-48
• 2.3.1 指數(shù)效用函數(shù)39-40
• 2.3.2 指數(shù)效用函數(shù)的期望效用40
• 2.3.3 決策模型建立40-41
• 2.3.4 模型分析41-47
• 2.3.5 應(yīng)用舉例47-48
• 2.4 線性加雙指數(shù)效用函數(shù)的組合投資不確定型決策48-58
• 2.4.1 線性加雙指數(shù)效用函數(shù)48-49
• 2.4.2 線性加雙指數(shù)效用函數(shù)的期望效用49
• 2.4.3 決策模型49-50
• 2.4.4 最優(yōu)決策分析50-54
• 2.4.5 應(yīng)用舉例54-58
• 2.5 本章小結(jié)58-63
• 3 區(qū)間數(shù)類型屬性值下的不確定型多屬性決策63-85
• 3.1 引言63-64
• 3.2 決策分析64-81
• 3.2.1 基本概念64-67
• 3.2.2 基于加權(quán)算術(shù)平均算法的區(qū)間數(shù)型決策67-71
• 3.2.3 基于離差最大化算法的區(qū)間數(shù)型決策71-74
• 3.2.4 基于信息熵和組合加權(quán)算術(shù)平均算法的綜合算法的區(qū)間數(shù)型決策74-81
• 3.3 本章小結(jié)81-85
• 4 三角形模糊數(shù)類型屬性值下的不確定型多屬性決策85-104
• 4.1 引言85-89
• 4.1.1 模糊數(shù)86-87
• 4.1.2 模糊數(shù)分類87-89
• 4.2 決策分析89-99
• 4.2.1 基本概念89-90
• 4.2.2 三角形模糊數(shù)的數(shù)學(xué)期望90
• 4.2.3 基于有序加權(quán)算術(shù)平均算法的三角形模糊數(shù)型決策90-96
• 4.2.4 基于信息熵算法的屬性值為三角形模糊數(shù)型決策96-99
• 4.3 本章小結(jié)99-104
• 5 結(jié)論與展望104-107
• 5.1 結(jié)論與創(chuàng)新點(diǎn)104-105
• 5.2 創(chuàng)新點(diǎn)摘要105-106
• 5.3 展望106-107
• 參考文獻(xiàn)107-120
• 附錄A 附錄內(nèi)容名稱120-121
• 攻讀博士學(xué)位期間科研項(xiàng)目及科研成果121-123
• 致謝123-124
• 作者簡介124-125

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：265320