本文關(guān)鍵詞：雙重信息下大規(guī)模群體的聚類(lèi)及集結(jié)模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著管理決策任務(wù)的愈加困難和人們的信息交流愈加便利，越來(lái)越多的決策傾向于集思廣益的方式，大規(guī)模群體決策逐漸成為決策問(wèn)題中的焦點(diǎn)。在決策過(guò)程中，人們多側(cè)重于如何有效集結(jié)決策者的意見(jiàn)偏好以達(dá)成最可能的一致，而沒(méi)有考慮決策依據(jù)信息在決策者偏好信息集結(jié)過(guò)程中的作用，群決策的可靠性難以得到保證，因此本文提出一種基于雙重信息的大規(guī)模群決策方法。 針對(duì)眾多決策者給出的大規(guī)模雙重決策信息，提出基于方案決策向量、屬性決策向量和方案偏好向量的決策者三維關(guān)聯(lián)度求解方法，并基于此給出了將所有決策者分成不同聚集的算法。然后，考慮到雙重信息含有較復(fù)雜的不一致性，建立了兼顧類(lèi)內(nèi)關(guān)聯(lián)程度和類(lèi)間關(guān)聯(lián)程度的類(lèi)內(nèi)核心決策者即類(lèi)中心求解模型，為分類(lèi)后進(jìn)行類(lèi)內(nèi)和類(lèi)間雙重信息的一致性協(xié)調(diào)和集結(jié)提供基礎(chǔ)。 經(jīng)過(guò)對(duì)大規(guī)模的雙重決策信息進(jìn)行聚類(lèi)后，每一子類(lèi)內(nèi)的偏好信息并不一定滿(mǎn)足類(lèi)內(nèi)群體一致性的要求。而且，在決策過(guò)程中由于受各方面因素的影響，決策者給出的偏好信息本身可能也存在一定的邏輯不一致問(wèn)題，即判斷矩陣不滿(mǎn)足個(gè)體一致性要求，因此為了保證決策信息和決策結(jié)果的可靠性，將針對(duì)類(lèi)內(nèi)決策者給出的兩種結(jié)構(gòu)形式的判斷偏好信息，定義個(gè)體一致性和群體一致性指標(biāo)，對(duì)其個(gè)體一致性和群體一致性進(jìn)行測(cè)度，，并建立兼顧群體一致性和個(gè)體一致性的判斷矩陣修正模型，確保了類(lèi)內(nèi)雙重信息的有效性和可靠性。 然后，針對(duì)修正后的類(lèi)內(nèi)偏好信息和類(lèi)內(nèi)各決策者給出的初始多屬性決策依據(jù)信息，研究類(lèi)內(nèi)雙重信息聯(lián)動(dòng)群決策方法，建立雙重信息聯(lián)動(dòng)推證的屬性定權(quán)和決策者定權(quán)方法�？紤]決策個(gè)體和群體一致性，提出了基于三維一致性向量的決策者賦權(quán)方法；以雙重信息之間差異最小化為出發(fā)點(diǎn)，建立了屬性權(quán)重求解模型，并基于此對(duì)每個(gè)子類(lèi)的雙重信息進(jìn)行了有效集結(jié)，得到了各類(lèi)的方案區(qū)間評(píng)價(jià)值向量。 最后，將沖突性較大的各子類(lèi)方案評(píng)價(jià)值向量作為區(qū)間值證據(jù)，建立類(lèi)間沖突估算模型，并兼顧類(lèi)間沖突的大小和類(lèi)內(nèi)決策者個(gè)數(shù)，以定義類(lèi)間折扣因子的方法，來(lái)修正類(lèi)間沖突證據(jù)，繼而對(duì)修正后的區(qū)間值證據(jù)進(jìn)行合成，最終求得類(lèi)間方案綜合評(píng)價(jià)信息，得到各方案間的優(yōu)劣排序。
【關(guān)鍵詞】：群決策 雙重信息 聚類(lèi)中心 一致性 賦權(quán)模型 沖突
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 研究背景及研究意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的和意義11-12
• 1.2 群決策理論與方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述12-16
• 1.2.1 群偏好集結(jié)模型與方法研究現(xiàn)狀綜述12-14
• 1.2.2 群體信息的滿(mǎn)意度與一致性方法研究綜述14
• 1.2.3 群決策過(guò)程中的權(quán)重確定方法研究綜述14-15
• 1.2.4 大規(guī)模群體聚類(lèi)方法研究綜述15
• 1.2.5 現(xiàn)有研究不足之處15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容16
• 1.4 研究特色及創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 1.5 研究思路與框架17-19
• 第二章 雙重信息下基于灰關(guān)聯(lián)的大規(guī)模群體聚類(lèi)模型研究19-31
• 2.1 問(wèn)題描述19-20
• 2.2 雙重信息下大規(guī)模群體的灰關(guān)聯(lián)聚類(lèi)方法20-24
• 2.2.1 雙重信息下的決策者關(guān)聯(lián)度測(cè)度方法20-23
• 2.2.2 基于灰關(guān)聯(lián)的大規(guī)模群體聚類(lèi)算法23-24
• 2.3 雙重信息下大規(guī)模群體的聚類(lèi)中心確定方法24-27
• 2.3.1 基于類(lèi)內(nèi)和類(lèi)間決策者關(guān)聯(lián)度的類(lèi)中心確定方法24-25
• 2.3.2 模型轉(zhuǎn)換及算法25-27
• 2.4 算例分析27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 雙重信息下決策群體類(lèi)內(nèi)偏好信息一致性測(cè)度及修正31-44
• 3.1 問(wèn)題描述32
• 3.2 雙重信息下決策群體類(lèi)內(nèi)偏好信息的一致性測(cè)度方法32-36
• 3.2.1 類(lèi)內(nèi)偏好信息的個(gè)體一致性指標(biāo)定義及測(cè)度方法32-33
• 3.2.2 基于灰關(guān)聯(lián)的類(lèi)內(nèi)偏好信息群體一致性測(cè)度方法33-36
• 3.3 雙重信息下決策群體類(lèi)內(nèi)偏好信息的一致性修正方法36-39
• 3.3.1 類(lèi)內(nèi)偏好信息的一致性修正模型36-37
• 3.3.2 考慮個(gè)體和群體一致性的偏好信息集結(jié)方法37-39
• 3.4 算例分析39-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第四章 雙重信息下決策群體類(lèi)內(nèi)信息集結(jié)決策模型44-55
• 4.1 問(wèn)題描述45
• 4.2 雙重信息下類(lèi)內(nèi)決策者賦權(quán)方法45-49
• 4.2.1 類(lèi)內(nèi)雙重信息的廣義一致性測(cè)度方法46-48
• 4.2.2 類(lèi)內(nèi)決策者賦權(quán)方法48-49
• 4.3 雙重信息下屬性權(quán)重確定及類(lèi)內(nèi)信息集結(jié)決策方法49-52
• 4.3.1 雙重信息下屬性權(quán)重確定49-51
• 4.3.2 類(lèi)內(nèi)信息集結(jié)決策方法51-52
• 4.4 算例分析52-54
• 4.4.1 決策者的個(gè)體一致性53
• 4.4.2 決策者的群體一致性及權(quán)重的確定53
• 4.4.3 五項(xiàng)信用指標(biāo)權(quán)重的確定53-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 基于沖突協(xié)調(diào)的類(lèi)間雙重信息群集結(jié)方法55-66
• 5.1 問(wèn)題描述55-56
• 5.2 基于證據(jù)理論的決策群體子類(lèi)賦權(quán)方法56-59
• 5.2.1 類(lèi)間區(qū)間值證據(jù)的構(gòu)造56-57
• 5.2.2 類(lèi)間沖突程度的估算模型57-58
• 5.2.3 基于類(lèi)間沖突程度的子類(lèi)賦權(quán)模型58-59
• 5.3 雙重信息下基于類(lèi)間沖突證據(jù)的修正及集結(jié)決策59-63
• 5.3.1 基于折扣因子的類(lèi)間沖突證據(jù)修正59-62
• 5.3.2 類(lèi)間沖突證據(jù)的集結(jié)方法62-63
• 5.4 算例分析63-65
• 5.4.1 類(lèi)間沖突程度的估算64
• 5.4.2 基于折扣因子的類(lèi)間沖突證據(jù)修正64
• 5.4.3 類(lèi)間沖突證據(jù)的最優(yōu)化合成64-65
• 5.5 本章小結(jié)65-66
• 第六章 結(jié)論與展望66-68
• 6.1 研究總結(jié)66-67
• 6.2 研究展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 致謝73-74
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74

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10 蔡W

本文編號(hào)：272042