本文關(guān)鍵詞：區(qū)間型多屬性群決策方法研究，，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)的重要分支,其理論與方法在經(jīng)濟(jì)、管理和軍事等諸多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在理論研究方面,多屬性決策自從誕生以來就一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的研究課題。然而在實際決策中,由于決策問題的復(fù)雜性,存在著大量的不確定多屬性群決策問題,這種問題的決策變量一般用區(qū)間數(shù)等不確定信息模式來表示;并且需要集結(jié)群體專家的偏好來減少決策中的不合理因素。區(qū)間型多屬性群決策問題的方法比較符合人類思維的模糊性和不確定性,并且能夠集結(jié)專家群體的智慧,比較適合處理現(xiàn)代社會中的復(fù)雜性決策問題,所以值得做深入的研究。區(qū)間型多屬性群決策主要存在以下三個問題:區(qū)間數(shù)排序、專家群體的不同形式的偏好信息的集結(jié)和屬性的權(quán)重的確定,本文在前面學(xué)者們研究的基礎(chǔ)上主要做了以下幾個方面的工作: 1、對于專家群體區(qū)間互反偏好信息和區(qū)間互補偏好信息,提出了一種基于投影法的集結(jié)模型。首先研究了區(qū)間互反判斷矩陣和區(qū)間互補判斷矩陣之間的轉(zhuǎn)化方法,把區(qū)間互補判斷矩陣轉(zhuǎn)化為互補判斷矩陣,并且研究了轉(zhuǎn)化過程中的一致性、保序性等性質(zhì)。最后,提出一種基于投影模型方法來集結(jié)群體的偏好信息。 2、提出了區(qū)間型多屬性群決策環(huán)境下屬性權(quán)重確定的模型。首先,專家群體對于屬性的偏好建立區(qū)間判斷矩陣,然后通過集結(jié)得到屬性的主觀權(quán)重;最后,定義了區(qū)間數(shù)的平均差,建立了平均差極大化模型來獲取屬性的客觀權(quán)重。 3、由于主觀賦權(quán)法客觀性較差,而客觀賦權(quán)法所確定的權(quán)重可能與屬性的實際重要性程度相悖,本文提出兩種屬性權(quán)重組合優(yōu)化方法:簡單線性加權(quán)法和基于極大熵的優(yōu)化組合方法。 簡單線性加權(quán)法計算比較簡單,并且直觀,有利于決策者根據(jù)自己的偏好做出判斷;基于極大熵的組合方法則有比較強的數(shù)理背景。 最后給出了區(qū)間型多屬性群決策方法的基本框架和基本決策流程,并把它應(yīng)用到電子商務(wù)網(wǎng)站的選擇問題中,說明此方法是可行的。
【關(guān)鍵詞】：區(qū)間數(shù) 多屬性決策 判斷矩陣 網(wǎng)站評價
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 致謝8-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 研究背景及問題的提出13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 提出問題14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 多屬性決策綜述15-16
• 1.2.2 區(qū)間型多屬性決策16-17
• 1.2.3 群決策17-19
• 1.3 論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 基于投影模型的群體區(qū)間偏好集結(jié)方法21-28
• 2.1 多屬性決策主觀權(quán)重獲取方法概述21
• 2.2 區(qū)間型多屬性的相關(guān)概念21-24
• 2.2.1 區(qū)間數(shù)及其可能度21-22
• 2.2.2 區(qū)間互反判斷矩陣和區(qū)間互補判斷矩陣22-23
• 2.2.3 基于投影模型的群體偏好集結(jié)23-24
• 2.3 決策流程24-25
• 2.4 算例分析25-27
• 2.5 小結(jié)27-28
• 第三章 基于平均差極大化法的客觀權(quán)重確定方法28-35
• 3.1 多屬性決策客觀權(quán)重獲取方法概述28
• 3.2 相關(guān)定義28-31
• 3.2.1 決策矩陣規(guī)范化28-29
• 3.2.2 平均差獲取客觀權(quán)重29-30
• 3.2.3 基于投影模型方案排序方法30-31
• 3.3 決策流程31
• 3.4 算例分析31-34
• 3.5 小結(jié)34-35
• 第四章 基于簡單線性加權(quán)和熵最大化的組合權(quán)重算法35-43
• 4.1 多屬性組合權(quán)重獲取方法綜述35
• 4.2 簡單線性加權(quán)35-39
• 4.2.1 線性加權(quán)模型35-36
• 4.2.2 決策流程36
• 4.2.3 算例分析36-39
• 4.3 基于熵極大化的組合權(quán)重方法39-42
• 4.3.1 組合權(quán)重模型39-41
• 4.3.2 決策流程41
• 4.3.3 算例分析41-42
• 4.4 小結(jié)42-43
• 第五章 區(qū)間型多屬性群決策方法在電子商務(wù)網(wǎng)站評價中的應(yīng)用43-51
• 5.1 案例背景43
• 5.2 主觀權(quán)重確定43-46
• 5.2.1 區(qū)間互反判斷矩陣轉(zhuǎn)化為區(qū)間互補判斷矩陣43-45
• 5.2.2 互補判斷矩陣獲得多組主觀權(quán)重45-46
• 5.2.3 基于投影模型獲取最優(yōu)主觀權(quán)重46
• 5.3 客觀權(quán)重確定46-48
• 5.3.1 決策矩陣的加權(quán)47
• 5.3.2 規(guī)范化矩陣獲得各組客觀權(quán)重47-48
• 5.3.3 基于投影模型獲取最優(yōu)客觀權(quán)重48
• 5.4 綜合權(quán)重確定48-50
• 5.5 小結(jié)50-51
• 第六章 結(jié)論與展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文56-57

【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李微娜;面向用戶偏好的MADM方法在個性化推薦中的應(yīng)用[D];黑龍江大學(xué);2011年

2 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

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本文編號：265823